Python 将float32转换为位等效int32

Python中的Pillow模块坚持打开一个32位/像素的TIFF文件，就像像素是float32类型一样，而我认为正确的解释是unsigned int32。如果继续将数据加载到float32类型的640x512数组中，如何在保留底层二进制表示的同时将其重新键入uint32

在Fortran和C语言中，很容易让不同类型的指针或数据结构指向同一个物理内存块，这样就可以根据我想要的任何类型轻松地解释原始内存内容。Python中是否有一个等价的过程

示例如下（请注意，我没有关于压缩等的信息；所讨论的文件是由商业软件程序从专有文件格式中提取的）：

[-9.99117374-10.36103535-9.80696869…-18.41988373-18.35027885 -18.69905663]

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假设您的

im.mode

最初等于

F

，您可以强制Pillow在不同的模式下重新加载相同的数据（这确实是一个非常不寻常的愿望），方式有点像这样：

imnew = im.convert(mode='I')
imnew.frombytes(im.tobytes())

更一般地说（在PIL的上下文之外），每当您遇到在Python中处理原始内存表示的需要时，您通常应该使用

numpy

或Python内置的

memoryview

类和

struct

模块

下面是一个将numpy

float32

数组重新解释为

int32

的示例：

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype='float32')
a_as_int32 = a.view('int32')

下面是使用

memoryview

执行相同操作的示例：

# Create a memory buffer
b = bytearray(4*3)

# Write three floats
struct.pack_into('fff', b, 0, *[1.0, 2.0, 3.0])

# View the same memory as three ints
mem_as_ints = memoryview(b).cast('I')

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在这种情况下，答案是枕头正在加载具有正确类型（float 32）的图像，如从热敏相机导出的图像中指定的。不需要将图像强制转换为整数，这样做将导致错误的结果

你能不能给你的问题增加一个可复制的例子，或者至少更多的细节？它是压缩的TIFF图像吗？如何打开图像，以及如何知道Pillow以浮点形式打开图像？请参阅添加的示例代码。但请注意，我的问题是一般性的（不依赖于TIF文件）：通常，如何更改Python数据结构（例如numpy数组）中二进制数据的解释？通过一些测试，32位浮点似乎是灰度图像的有效TIFF格式。是否可能TIFF文件实际上是浮动的，而枕头和numpy做的是正确的？试着绘制数组，看看它是否再现了图像。至于像在C中一样转换数据结构，你可以使用模块来实现。TIF图像是我问题的背景，但不是问题所在。

# Create a memory buffer
b = bytearray(4*3)

# Write three floats
struct.pack_into('fff', b, 0, *[1.0, 2.0, 3.0])

# View the same memory as three ints
mem_as_ints = memoryview(b).cast('I')