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使用imshow时uint8和双重图像的区别

在使用imshow函数时，uint8和双重图像是两种不同的数据类型。

  1. uint8：uint8是一种无符号8位整数数据类型，取值范围为0到255。在图像处理中，uint8常用于表示像素的灰度值或颜色通道的取值。它可以表示256个不同的灰度级或颜色值，每个像素占用8个比特位。
  2. 双重图像：双重图像是指由两个图像组成的图像对。通常，双重图像用于表示图像处理中的一对相关图像，例如原始图像和经过某种处理后的图像。双重图像可以用于比较不同处理方法的效果，或者用于图像配准、图像融合等应用。

区别：

  • 数据类型：uint8是一种数据类型，表示像素的灰度值或颜色通道的取值；双重图像是由两个图像组成的图像对。
  • 取值范围：uint8的取值范围为0到255；双重图像的取值范围取决于具体的图像内容。
  • 应用场景：uint8常用于图像处理中表示像素的灰度值或颜色通道的取值；双重图像常用于比较不同处理方法的效果、图像配准、图像融合等应用。

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相关搜索:cv2.imshow()和matplotlib.pyplot.show()中不同的灰度图像Netty:使用sync()和addListener()的区别TypeError:使用imshow绘制simpleitk图像时，图像数据的形状(14400，)无效使用Heroku时rails控制台中的双重查询使用imshow + waitKey显示图像opencv+python时出现问题使用InsertLogical和accumulate的区别使用matplotlib的imshow绘制具有相同颜色分配的多个图像使用pyplot的imshow绘图时更改了图像数组使用windowlisteners时图像显示和消失使用和不使用"$“标志的elemMatch的区别
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matlab输出矩阵格式_matlab中uint8函数用法

1、uint8与double double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型，一般不使用；常用的是im2double函数，将 uint8图像转为double类型，范围为0-1，如果是255的图像，那么255转为1，0还是0，中间的做相应改变。 MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double。因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型；如果不转换，在对uint8进行加减时会产生 溢出。默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型 （uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 2、uint8和im2uint8 在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部 分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所 有其他值乘以255。 图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;很多矩阵数据也都是double的。要想显示其，必须先 转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间） ，那么可以直接使用im2uint8。如果转换前的数据分布不合规律，则使用uint8，将其自动切割至0～255（ 超过255的按255）。最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 3、double类型图像的显示 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩 阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果直接运行imshow(I)，我们会 发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都 是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被 不正常得显示为白色图像了。具体方法有： imshow(I/256); ———-将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); ———-自动调整数据的范围以便于显示 （注意这里，必须是灰度图，否 则不行） imshow(uint8(I)); imshow(mat2gray(I)); 上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为： A = im2uint8(mat2gray(result)) 这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。

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