重建sklearn图像块会产生空白图像 系统： python:3.6.8 | Anaconda定制（64位）|（默认值，2018年12月29日，19:04:46）[GCC 4.2.1兼容Clang 4.0.1（标记/发布(U 401/final）] 可执行文件：/Users/steve/miniconda3/envs/retinanet/bin/python 机器：Darwin-18.2.0-x86_64-i386-64位 布拉斯： 宏：SCIPY\u MKL\u H=None，HAVE\u CBLAS=None lib_dirs:/Users/steve/miniconda3/envs/retinanet/lib cblas_libs:mkl_rt，pthread Python部门： pip:19.0.3 设置工具：40.8.0 sklearn:0.20.3 numpy:1.16.2 scipy:1.2.1 赛顿：0.29.6 熊猫：0.24.2

我正在尝试将图像转换为补丁，然后将其转换回图像并保存。有两个函数似乎可以做到这一点

使用下面的代码，重建补丁似乎只是“变黑”图像并减小大小（原始图像大小为31MB，新图像大小为33KB）。没有颜色，什么都没有。垃圾

将numpy导入为np
从PIL导入图像
从sklearn.feature_提取将图像导入为skl
image=image.open（“./myimage.tif”）
image=np.array（image）[……，：3]
patches=skl.提取补丁（图像，（300300），最大补丁=250）
reconstruct=skl.从面片重建面片（面片、图像、形状）
#我需要这个作为uint8，因为我要把它保存回一个图像
#我尝试使用skimage.img_作为ubyte，但收到了一个错误
重构=重构.astype（np.uint8）
Image.fromarray（重建“RGB”）.save（“./myimage.out.tif”）

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我做错什么了吗？从extract_patches_2d返回的补丁都有颜色，看起来不错。因此，我希望重建的行为相同。

在保存图像之前，值是介于0和255之间还是介于0和1之间？有时，这类问题只是获取预期值间隔内的值，以便正确保存和渲染。@Eskapp我将输出粘贴在这里：重建看起来不正确，我不确定原因。最后，我试着将一幅图像分割成w x h x颜色。我将把它们输入Tensorflow并操纵作物（添加框、分数等）。然后我想把所有的庄稼重新组合起来。