为什么数据类型必须是'；uint8'；在Opencv python包装器中？

我想使用以下代码创建一个灰色颜色的图像：

import numpy as np
import cv2
cv=cv2

s=np.zeros((240, 320, 3), dtype=int)
s[s==0]=128
cv.imshow('3', s)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

但是我得到了一个完全的黑色图像。当我将图像写入文件时，它实际上是一个灰色图像：

fn='example.jpg'
cv.imwrite(fn, s)

---

因此，我必须将

int

更改为

uint8

，然后一切正常。但我仍然很好奇，为什么我必须使用

uint8

而不是

int

，是否有文档对此进行了描述？

uint8

是一个无符号的8位整数，可以表示值0..255<另一方面，code>int通常是32位有符号整数。当您使用dtype=int创建数组时，该数组中的每个元素都需要4个字节。OpenCV显然希望数组由代表红色、绿色和蓝色的8位元组组成。因此，当您传递整数数组时，内存将包含如下内容：

0x00000080 0x00000080 0x00000080

openCV将其解释为：

{R=0x00，G=0x00，B=0x00}{R=0x80，G=0x00，B=0x00}，{R=0x00，G=0x00，B=0x00}

我猜你们得到的是非常暗的图像，仔细观察会显示非常暗的红色、绿色和蓝色像素

当您将类型更改为uint8时，您的数组将如下所示：

0x80 0x80 0x80 0x80 0x80 0x80 0x80 0x80 0x80

然后OpenCV将其解释为灰色RGB值：

{R=0x80，G=0x80，B=0x80}

从中，OpenCV将根据阵列的类型更改其行为：

• 如果图像是8位无符号的，它将按原样显示
• 如果图像是16位无符号或32位整数，则像素除以256。也就是说，值范围[0255*256]被映射到[0255]
• 如果图像是32位浮点，则像素值将乘以255。也就是说，值范围[0,1]被映射到[0255]

因此，以下内容都将生成相同的图像灰度图像：

s = np.zeros((240, 320), dtype=np.uint8)
s[s==0] = 128

int32

：

s = np.zeros((240, 320), dtype=np.int32)
s[s==0] = 128 * 256

s = np.zeros((240, 320), dtype=np.float32)
s[s==0] = 128 / 256.0

float32

：

s = np.zeros((240, 320), dtype=np.int32)
s[s==0] = 128 * 256

s = np.zeros((240, 320), dtype=np.float32)
s[s==0] = 128 / 256.0

---

因为OpenCV读取图像的默认数据类型是“uint8”，所以在该图像上操作的所有数据类型都必须是“uint8”类型，以确保兼容性

太好了！thx人！现在的问题是：为什么

cv.imshow

与

cv.imwrite

不一致？@zhangxaochen这取决于OpenCV的作者。API为何以某种方式设计的问题没有明确的答案；我们只能猜测。