将图像从[-1；1]转换为[0；255]

Question

我知道这个问题很简单，但我没有找到绕过这个问题的方法：

我正在处理图像，输出像素是float32，值在范围[-1; 1]。问题是，当使用openCV保存时，所有的负数据和浮点值都会丢失（我只得到值为0或1的图像）

所以我需要把这些图像转换成[0; 255]（Int8）

我试过了

• img * 255，但这样做对负值没有帮助。
• (img + 1) * 255，我去掉了负值，但是我正在创建 溢油

有（干净的）方法吗？

我用的是Python35，OpenCV2和Numpy，但我认为这更多的是一个数学问题而不是一个库的东西

Answer 1

正如您所发现的，img * 255给您一个[-255:255]的结果范围，而(img + 1) * 255给您一个[0:510]的结果。你在正确的轨道上。

你需要的是：int((img + 1) * 255 / 2)或round((img + 1) * 255 / 2)。这将输入从[-1:1]移到[0:2]，然后乘以127.5得到[0.0:255.0]。

使用int()实际上会导致[0:254]

Answer 2

您可以使用cv2.normalize()

考虑以下数组a：

a = np.array([[-0.12547205, -1.        ],
              [ 0.49696118,  0.91790167],
              [ 0.81638017,  1.        ]])

norm_image = cv2.normalize(image, None, alpha = 0, beta = 255, norm_type = cv2.NORM_MINMAX, dtype = cv2.CV_32F)

norm_image.astype(np.uint8)

norm_image返回以下数组：

array([[111,   0],
      [190, 244],
      [231, 255]], dtype=uint8)

在本例中：

• -1将映射到0
• 1将被mpped到255
• 两者之间的所有内容都将相应地映射（0，255）

注意事项：

1. 确保数组的类型是float
2. 值的极值分别位于alpha和beta中。

Answer 3

如果您只需要将范围-1，1映射到范围0，255，您可以简单地比较这些范围：

OldMin = -1
OldMax = 1
NewMin = 0
NewMax = 255

OldValue = 0.42

OldRange = (OldMax - OldMin)  
NewRange = (NewMax - NewMin)  
NewValue = int((((OldValue - OldMin) * NewRange) / OldRange) + NewMin)

print NewValue #OUTPUT: 181

有关正确的映射，请参见this question