Python：将numpy矩阵转换为灰度图像

我想将带有

np.float

类型的正和负值的

numpy

矩阵转换为带有

[0255]

像素的灰度图像。我想尽快做到这一点

现在我正在做以下工作：

import numpy as np
n = 1000
I = np.random.randn(n,n)
I_min = np.min(I)
I = I + np.abs(I_min)
I_max = np.max(I)
I = 255 * (I / I_max)
I = I.astype(np.uint8)

---

我希望这是正确的！？有没有更快的方法？有什么可以改进的吗？

您可以用较少的行数来改进

min_ = np.min(I)
max_ = np.max(I)
GI = (255 * (I-min_) / (max_-min_)).astype(np.uint8)

---

当I_min为正时，您的代码不起作用。我认为，

I=I+np.abs（I_min）

应该是

I=I-I_min

。你想乘以255.999而不是255，否则255在输出中的代表性将不足。很好！我做了完全相同的操作，但发现执行

np.min（）

需要485微秒，然后执行

np.max（）

，就像您所做的那样，但是在一个单独的线程上并行执行

np.min（）

只需要380微秒，而主线程执行

np.max（）

。我没有尝试将数学的最后一行分割成多个线程。。。然而@MarkSetchell没有办法提前知道你的最小值和最大值是多少，这样你就可以完全跳过这一步了？用255.9999来代替@MarkRansom建议的255更合理吗？@Samuel这取决于你自己。这会有帮助的。