Arrays PIL'中的动态范围（位深度）；s fromarray（）函数？

我对12位相机的多帧TIFF图像进行了一些图像处理，希望保存输出。但是，未列出

fromarray（）

的12位模式。PIL如何处理位深度，如何确保保存的TIFF图像与原始图像具有相同的动态范围

示例代码：

导入操作系统
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从PIL导入图像
#读取图像文件名
路径名='/home/user/images/'
filenameList=[os.listdir中文件名的文件名（路径名）
如果文件名为.endswith（（“.tif”，“.tif”，“.tiff”，“.tiff”））]
#打开图像文件，对所有帧进行平均，保存平均图像文件
对于文件名列表中的文件名：
img=Image.open（路径名+文件名）
十、 Y=img.size
n帧=img.n_帧
imgArray=np.零（（Y，X））
对于范围内的i（n帧）：
img.seek（i）
imgArray+=np.数组（img）
i+=1
imgArrayAverage=imgArray/n帧
imgAverage=Image.fromarray（imgArrayAverage）#根据我的经验，12位图像作为16位图像打开，前四个MSB都是零。我的解决方案是使用

arr = np.array(img).astype(np.uint16)

astype（）指令可能不是严格必需的，但似乎是个好主意。然后，要转换为16位，请将二进制数字向左移动四位：

arr = np.multiply(arr,2**4)

如果您想使用8位

arr = np.floor(np.divide(arr,2**4)).astype(np.uint8)

其中，astype（）是强制转换为8位整数所必需的。我认为8位截断隐式地执行floor（）函数，但我把它留着以防万一

最后，转换回PIL图像对象，您就可以开始了：

img = Image.fromarray(arr)

对于您的特定用例，这将具有相同的效果：

imgAverage = Image.fromarray(imgarrayAverage.astype(np.uint16) * 2**4)

再次进行类型转换可能没有必要，但它可能会节省您的时间，因为将imgArray除以NFrames应该会隐式地产生一个浮点数组。如果您担心精度，可以忽略它。
根据我的经验，12位图像会作为16位图像打开，前四个MSB都是零。我的解决方案是使用

arr = np.array(img).astype(np.uint16)

astype（）指令可能不是严格必需的，但似乎是个好主意。然后，要转换为16位，请将二进制数字向左移动四位：

arr = np.multiply(arr,2**4)

如果您想使用8位

arr = np.floor(np.divide(arr,2**4)).astype(np.uint8)

其中，astype（）是强制转换为8位整数所必需的。我认为8位截断隐式地执行floor（）函数，但我把它留着以防万一

最后，转换回PIL图像对象，您就可以开始了：

img = Image.fromarray(arr)

对于您的特定用例，这将具有相同的效果：

imgAverage = Image.fromarray(imgarrayAverage.astype(np.uint16) * 2**4)

再次进行类型转换可能没有必要，但它可能会节省您的时间，因为将imgArray除以NFrames应该会隐式地产生一个浮点数组。如果您担心精确度，可以省略。
您可以在[链接]（）中使用第二个答案干杯@你好，谢谢你的帮助。你的意思是什么？我找不到关于如何处理动态范围/位深度问题的任何信息：o）您可以使用此[链接]中的第二个答案（）干杯@你好，谢谢你的帮助。你的意思是什么？我找不到有关如何处理动态范围/位深度问题的任何信息：o）