使用scikit-image将numpy数组另存为高精度图像（16位）

您想使用该

freeimage

import numpy as npfrom skimage import io, exposure, img_as_uint, img_as_floatio.use_plugin('freeimage')im = np.array([[1., 2.], [3., 4.]], dtype='float64')im = exposure.rescale_intensity(im, out_range='float')im = img_as_uint(im)io.imsave('test_16bit.png', im)im2 = io.imread('test_16bit.png')

结果：

[[    0 21845] [43690 65535]]

对于3D数组，您需要正确地构建数组，然后它才能工作：

# im = np.array([[1, 2.], [3., 4.]], dtype='float64')im = np.linspace(0, 1., 300).reshape(10, 10, 3)im = exposure.rescale_intensity(im, out_range='float')im = img_as_uint(im)io.imsave('test_16bit.png', im)im2 = io.imread('test_16bit.png')

请注意，读取的图像是翻转的，因此类似的操作

np.fliplr(np.flipud(im2))