python - 为什么我的灰度图像以黑白显示？

我正在opencv中进行一些测试，查看模糊和离散余弦变换的结果(每个循环增加内核大小)。我想在同一帧中显示图像和dct结果，以便进行比较。

当我在单独的框架中显示它们时，它们看起来不错。但是，当我使用np.hpstack或np.concatenate显示模糊的图像和dct时，灰度图像会变得非常阈值。我可以看到内核大小为1的黑色，但是之后在我的循环中几乎变成了白色。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lena.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

for i in xrange(1,31,2):
    median_blur = cv2.medianBlur(img,i)
    string = 'median_blur : kernel size - '+str(i)
    imf = np.float32(median_blur)/255.0  # float conversion/scale
    dst = cv2.dct(imf)           # the dct
    img2 = np.uint8(dst)*255.0    # convert back
    cv2.putText(median_blur,string,(20,20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,1,(0,0,0))
    vis = np.hstack([median_blur,img2])

    cv2.imshow('Blur',median_blur)
    cv2.imshow('dct',img2)
    cv2.imshow('together', vis)
    cv2.waitKey(500)

我认为这一定与中位数和img2的尺寸不同有关，但我感到困惑，因为它们本身显示还可以。抱歉，我的屏幕截图切断了“一起”窗口的位置。我使用灰度，是因为据我所知，该dct一次只能在一个通道上工作。

最佳答案

dct结果保留为float64，因为它乘以255.0而不是255。

通过查看numpy数组的维度和数据类型可以诊断出此问题:

print median_blur.shape, median_blur.dtype
print img2.shape, img2.dtype
print vis.shape, vis.dtype

最初我有:

(512, 512) uint8
(512, 512) float64
(512, 1024) float64

然后将img2 = np.uint8(dst)*255.0更改为img2 = np.uint8(dst)*255后，我得到了:

(512, 512) uint8
(512, 512) uint8
(512, 1024) uint8

编辑:

最后一件事。我不想一并使用除以255和* 255!消除它们给了我想要的DCT。现在，您可以精美地看到dct上不同的模糊滤镜的效果。

imf = np.float32(blur)  # float conversion (NO scale)
dst = cv2.dct(imf)           # the dct
img2 = np.uint8(dst)    # convert back to unsigned 8bit image

关于python - 为什么我的灰度图像以黑白显示？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/28448276/