如何在不丢失信息的情况下从浮点数 32 转换为 8 位？

问题描述

我尝试使用 cv2.findContours 在我的图像中找到轮廓。因此，当它使用 CV_8UC1 图像时，我尝试在它是 32 位之前用 dtype=np.uint8 转换我的数组。但是我正在丢失信息。还有其他办法吗？

第二个问题是边界框。信息保存在rect中，但没有绘制在图片中。有谁知道为什么？

这是我的 32 位图片/数组：

这是我添加 dtype=np.uint8 时的照片：

img_hr = np.array(b[1],dtype=np.uint8)

img_hr=img_hr*255
plt.imshow(img_hr)

hierachy,img_threshold = cv2.threshold(img_hr,100,255,cv2.THRESH_BINARY)

contours,_ = cv2.findContours(img_threshold,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.drawContours(img_threshold,contours,-1,(0,0),2,cv2.LINE_AA)

for cnt in contours:         
      rect = cv2.minAreaRect(cnt)
      Box = cv2.BoxPoints(rect)
      Box = np.int0(Box)
      cv2.drawContours(img_threshold,[Box],255),2)
      cv2.circle(img_threshold,(int(rect[0][0]),int(rect[0][1])),5,(255,-1)

plt.imshow(img_threshold)

我希望你能理解我的问题。如果没有请询问。我感谢您的帮助。谢谢

解决方法

我自己找到了解决方案：

首先我使用 32 位图像在 32 位图像中找到带有 cv2.threshold 的轮廓。在此之后，我将 32 位数组转换为 8 位 np.array(img_threshold_32bit,dtype=np.uint8) 而不会丢失任何轮廓。所以现在 cv2.drawContours 的输入是一个 8 位数组。

但我仍然有一个问题，即未在图中绘制边界框。有什么想法吗？

代码如下：

img_hr = np.array(b[1])

hierachy,img_threshold_32bit = cv2.threshold(img_hr,100,255,cv2.THRESH_BINARY)
img_8bit = np.array(img_threshold_32bit,dtype=np.uint8)
contours,_ = cv2.findContours(img_8bit,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img_8bit,contours,-1,(0,0),2,cv2.LINE_AA)

for cnt in contours:
      rect = cv2.minAreaRect(cnt)
      box = cv2.boxPoints(rect)
      box = np.int0(box)
      cv2.drawContours(img_8bit,[box],255),2)
      cv2.circle(img_8bit,(int(rect[0][0]),int(rect[0][1])),5,(255,-1)

plt.imshow(img_8bit)

因为你自己画 drawContours 只绘制轮廓轮廓或填充轮廓。您必须使用 boundingRec 或 minAreaRect 为每个轮廓找到一个矩形坐标，然后使用 opencv 的绘图函数绘制它

检查此示例代码 https://github.com/birolkuyumcu/opencvbook_python/blob/master/Ders6/Ders6.py#L114

8-bit bounding-box contour opencv python