如何在Python openCV中显示16位4096强度图像？

我有灰度16位tiff格式编码的图像。它们使用16位颜色深度的变体，其中最大强度为4096

我相信openCV中的默认最大强度是65536，所以我的图像使用以下代码显示为黑色

import cv2

image = cv2.imread("test.tif", -1)

cv2.imshow('tiff', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
print(image)

我可以使用

matplotlib

中的

vmin

和

vmax

来配置颜色映射：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt 

image = cv2.imread("test.tif", -1)
plt.imshow(image, cmap="gray", vmin=0, vmax=4096)
plt.show()

它显示图像的内容：

我坚持使用openCV的原因是

matplotlib

不支持显示16位RGB图像

cv2.imshow

的作用不大。有没有办法在Python openCV中显示16位4096强度图像

可以找到测试图像

test.tif

。

在显示之前，您需要使用它缩放图像

您可以设置图像的最小/最大值，它将适当缩放图像（通过将图像的最小值移动到

alpha

，将图像的最大值移动到

beta

）。假设您的

img

已经是

uint16

：

img_scaled = cv2.normalize(img, dst=None, alpha=0, beta=65535, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

然后你就可以正常观看了

默认情况下，

cv2.normalize（）

将生成与输入图像相同类型的图像，因此，如果需要无符号16位结果，则输入应为

uint16

---

---

再次，请注意，这会线性扩展图像范围——如果图像实际上从未达到0，并且说最低值为100，则在标准化后，最低值将是您设置的

alpha

值。如果你不想这样，正如其中一条评论所建议的，你可以简单地将你的图像乘以16，因为它目前只上升到4095。使用*16，它将上升到65535。

可能将图像乘以16以显示，即65536/4096。我猜

cv2。equalizeHist

应该可以。或者

cv2。normalize

@jodis normalize yes，equalize no。均衡是一种非线性映射，一般来说，您不想这样做。