Python opencv在numpy矢量化后显示黑色图像

我试图使用np的矢量化，但imshow显示的是一个黑色图像，如果我正确理解矢量化，它应该是白色的。我认为问题在于输出类型，但我无法让它工作

import numpy as np
import cv2
class Test():
    def run(self):        
        arr = np.zeros((25,25))
        arr[:]=255
        cv2.imshow('white',arr)
        flatarr = np.reshape(arr,25*25)
        vfunc = np.vectorize(self.func)
        #vfunc = np.vectorize(self.func,otypes=[np.int])#same effect
        flatres = vfunc(flatarr)
        shouldbewhite = np.reshape(flatres,(25,25))
        cv2.imshow('shouldbewhite',shouldbewhite)        
    def func(self,a):
        return 255
cv2.namedWindow('white',0)
cv2.namedWindow('shouldbewhite',0)
a = Test()
a.run()
cv2.waitKey(0)

从：

imshow函数在指定窗口中显示图像。如果 窗口是使用CV_window_AUTOSIZE标志创建的，图像为 显示其原始大小。否则，将缩放图像以适合 窗户。该功能可根据图像的深度缩放图像：

• 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。那个 即，值范围[0,1]映射到[0255]

如果运行以下代码：

class Test():
    def run(self):        
        arr = np.zeros((25,25))
        arr[:]=255
        print arr.dtype
        flatarr = np.reshape(arr,25*25)
        vfunc = np.vectorize(self.func)
        flatres = vfunc(flatarr)
        print flatres.dtype
        shouldbewhite = np.reshape(flatres,(25,25))
        print shouldbewhite.dtype
    def func(self,a):
        return 255

您将得到如下结果：

float64
int32
int32

第二种情况是除以256，它是整数除法，四舍五入为0。试一试

vfunc = np.vectorize(self.func,otypes=[np.uint8])

，您还可以考虑用

替换第一个数组。

arr = np.zeros((25,25), dtype='uint8')

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作为补充说明，您不需要展平（重塑）阵列即可使用矢量化。例如，这可以

矢量化（lambda x:x+1）（[[1,2]，[3,4]]）==数组（[[2,3]，[4,5]]）

哇！你是对的！这是非常有用的。谢谢