Image processing 如何在Julia中导入整数tif文件

我有一个tif图像，其中的像素是整数。我想把它导入Julia并进一步处理。 我在IJulia中使用：

using FileIO
using Images
using ImageView
path_seed = joinpath(@__DIR__,"seed.tif")
seed = load(path_seed);

当我输入seed和enter时，我将得到一个图像，而我需要元素矩阵。 如果我使用：

mat = convert(Array{Float32}, seed)

我会得到一个矩阵，但有两个问题：

1-其条目均为浮点，但不是整数

2-浮点值与我期望的整数值不对应。例如，在我的图像中有值0,1,2,3,4。图像是一个遮罩，每个连接的组件的值为0,1,2,3,4，但我得到的浮点值为0.0、0.011764707、0.015686275、0.007843138、0.003921569

如何将图像作为整数矩阵导入？以下是示例图像：

---

加载该文件时，您将看到JuliaImages的两个关键抽象的效果：

每个像素都是一个数组中的单个条目，例如，如果是RGB图像，则为3个条目 数字意味着他们所说的。特别是，255≠ 1.0. 加载seed.tif图像时，您会注意到返回值的类型为灰色{N0f8}。灰色部分意味着它被解释为灰度图像——如果它是彩色图像，它们可能是RGB{N0f8}1.0、0.8、0.4之类的元素。在任何一种情况下，访问img[i，j]都会返回关于整个像素的所有信息

您可能最关心的部分是N0f8。在大多数图像处理框架中，数字的含义取决于其表示形式，例如。如果数字编码为UInt8，则白色为255；如果数字编码为Float32，则白色为1.0。当您想要更改表示时，必须记住使用特殊的转换函数，这些函数也会更改像素的值。在数学的任何其他领域，我都不知道等式255==1.0

为了停止鼓励糟糕的数学，Juliamiages不厌其烦地定义了新的数字类型，以协调这些概念。在青少年时期，白色总是1。但是为了支持8位图像，我们定义了一个新的数字类型，N0f8，其中8位的最大值为1。它们的内部表示方式与UInt8类似，它们被解释为被255除。类似地，N0f16适用于16位图像，甚至N4f12等特殊类型也很有用，例如，如果您使用12位相机采集图像。这意味着可以通过查找值为1的像素来检测图像饱和

当然，有时候你可能想换个角度看问题。JuliaImages支持几种对相同位数据提供替代解释的方法。就你而言

rawview(channelview(seed))

将返回一个UInt8值数组，这可能是您所期望的

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但是，请注意，如果要保存不应真正解释为图像的整数数组，可能有更好的格式，如HDF5。图像格式有时会受到压缩，从而损坏保存的值。TIFF通常被称为无损压缩，但事实上，使用有损压缩是可能的

加载该文件时，您会看到JuliaImages的两个关键抽象的效果：

每个像素都是一个数组中的单个条目，例如，如果是RGB图像，则为3个条目 数字意味着他们所说的。特别是，255≠ 1.0. 加载seed.tif图像时，您会注意到返回值的类型为灰色{N0f8}。灰色部分意味着它被解释为灰度图像——如果它是彩色图像，它们可能是RGB{N0f8}1.0、0.8、0.4之类的元素。在任何一种情况下，访问img[i，j]都会返回关于整个像素的所有信息

您可能最关心的部分是N0f8。在大多数图像处理框架中，数字的含义取决于其表示形式，例如。如果数字编码为UInt8，则白色为255；如果数字编码为Float32，则白色为1.0。当您想要更改表示时，必须记住使用特殊的转换函数，这些函数也会更改像素的值。在数学的任何其他领域，我都不知道等式255==1.0

为了停止鼓励糟糕的数学，Juliamiages不厌其烦地定义了新的数字类型，以协调这些概念。在青少年时期，白色总是1。但是为了支持8位图像，我们定义了一个新的数字类型，N0f8，其中8位的最大值为1。它们的内部表示方式与UInt8类似，它们被解释为被255除。类似地，N0f16适用于16位图像，甚至N4f12等特殊类型也很有用，例如，如果您使用12位相机采集图像。这意味着可以通过查找值为1的像素来检测图像饱和

当然，有时候你可能想换个角度看问题。JuliaImages支持几种对相同位数据提供替代解释的方法。就你而言

rawview(channelview(seed))

w 您将返回一个UInt8值数组，这可能是您所期望的

但是，请注意，如果要保存不应真正解释为图像的整数数组，可能有更好的格式，如HDF5。图像格式有时会受到压缩，从而损坏保存的值。TIFF通常被称为无损压缩，但事实上，使用有损压缩是可能的

这个[s.val.i代表种子中的s]给了你想要的吗？这个[s.val.i代表种子中的s]给了你想要的吗？