Python 解释从tif文件获得的numpy数组

我需要处理一些灰度tif文件，我一直在使用PIL将其作为图像导入，并将其转换为numpy数组：

    np.array(Image.open(src))

我想清楚地了解这些数组的值到底对应于什么，特别是，对于我的图像，什么值适合作为白点或黑点尚不清楚。例如，如果我想将这个数组转换成一个浮动数组，其中像素值为1表示白色值，0表示黑色值，其他值在两者之间线性缩放

我尝试过一些简单的方法，包括按数组中的最大值进行缩放，但是打开结果文件时，颜色级别总是会发生一些变化

是否有任何文档说明如何正确理解这些tif阵列中存储的值？

A基本上是一种用于存储光栅图形图像的计算机文件格式。它有很多功能，在网上快速搜索将为您提供所需的资源

问题是您正在使用PIL作为输入库。您拥有的数组可能使用

uint8

数据类型，这意味着您的数据可以位于0到255之间的任何位置。要获得0到1的颜色范围，请执行以下操作：

im = np.array(Image.open(src)).astype('float32')/255

请注意，您的数组可能会在第三维

im[：，：，here]

（

im.shape=（i，j，k）

）中提供4个层。因此，对于RGBA值，每个轨迹（代表一个像素）都将是一个四元组

R代表红色（或红色的数量），G代表绿色，B代表蓝色。A是alpha通道，它使您能够具有透明度（较低的值意味着较少的不透明度和更多的透明度）

它也可以有三层，仅用于RGB，或一层，如果打算以灰度绘制

如果您有RGB（或RGBA，但不考虑alpha），但需要一个值，您应该了解有很多不同的方法来实现这一点。In@denis建议使用以下配方：

Y = .2126 * R^gamma + .7152 * G^gamma + .0722 * B^gamma

其中，对于许多PC，gamma为2.2。通常的R G B有时被写入 作为R'G'B'（R'=Rlin^（1/gamma））（纯粹主义者用舌头点击）但这里 我会把电话挂断的

最后

L*=116*Y^1/3-16

获得亮度

我建议你读他的帖子。也要考虑以下概念：

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谢谢您的回答。这里有一件事对我来说似乎很奇怪，那就是我的numpy数组显然不是

uint8

数组。数组中的最大值约为30000个数量级，但公平地说，我使用的是16位灰度tifs。@FrankWang，这就解释了这一点。这是PIL的一个老问题，我认为它现在已经解决了。无论如何都有解决办法。例如，请检查此链接：