Python 将ndarray从float32转换为uint8会弄乱图像

下面我尝试将热图应用于原始图像

但是，我在将float32转换为uint8时遇到问题。在转换为uint8之前，如果使用以下命令保存图像：

plt.imshow(heatmap)
plt.savefig(f'{directory}/heatmap.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0.0)

将输出此图像：

在第

heatmap=np.uint8（255*heatmap）

行之后，我再次保存图像并获得以下输出：

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两种情况下的图像形状都是

（600600）

。那么，在使用uint8后，如何使第二张图像与第一张图像相同？

热图中只有负值。由于

uint8

只能容纳介于

0

和

255

之间的数字，因此行

heatmap=np。uint8（255*heatmap）

只有在

heatmap

的原始值介于

0.

和

1.

之间时才会按预期工作

解决方案：
在将数组强制转换为

uint8

之前，将数组重新缩放到

[0255]

的范围：

heatmap = np.uint8(np.interp(heatmap, (heatmap.min(), heatmap.max()), (0, 255)))

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当我尝试时，一切都很好。你能发布你使用的完整代码吗？有趣的是，在你的评论之后，我在np.random.rand（32,32）上试过了，它工作正常。然而，我将ndarray转储到.npy文件中，在那里我得到了相同的结果。链接：“