问题描述
我试图将16位numpy数组另存为16位PNG，但是我得到的只是一张黑色图片。我在这里放了一个关于我正在谈论的内容的最小示例。
im = np.random.randint(low=1,high=6536,size=65536).reshape(256,256) #sample numpy array to save as image
plt.imshow(im,cmap=plt.cm.gray)
鉴于上面的numpy数组，这是我在matplotlib中看到的图像，但是当我将图像另存为16位png时，我得到了下图：
import imageio
imageio.imwrite('result.png',im)
已保存图片：
其中可见一些浅灰色斑点，但图像基本上是黑色的。无论如何，当我读回图像并再次使用matplotlib对其进行可视化时，我会看到相同的起始图像。我还尝试了其他库而不是imageio（例如PIL或PyPNG），但结果相同。
我知道16位图像值的范围是0到65535，在numpy数组中这里只有1到6536的值，但是我需要保存与此类似的numpy数组图像，即其中的最大值表示为该图像不是最大可表示值。我认为保存过程涉及某种规范化。我需要完全按照我在matplotlib中看到的格式保存数组，并且要以最大分辨率保存它们，并且它们的值不能压缩或缩小（因此不适合用255除法或转换为8位数组）。
解决方法
如果在写入PNG文件之前将数组的数据类型转换为imageio.imwrite，看来numpy.uint16会做正确的事情：
imageio.imwrite('result.png',im.astype(np.uint16))
当我这样做时，result.png是一个16位灰度的PNG文件。
如果希望图像具有从黑色到白色的完整灰度范围，则必须将值缩放到[0，65535]范围。例如。像这样：
im2 = (65535*(im - im.min())/im.ptp()).astype(np.uint16)
然后您可以使用
保存该数组imageio.imwrite('result2.png',im2)
要将NumPy数组写入PNG文件，可以选择使用numpngw（我创建的包）。例如，
from numpngw import write_png
im2 = (65535*(im - im.min())/im.ptp()).astype(np.uint16)
write_png('result2.png',im2)
如果您已经在使用imageio，则使用numpngw可能没有明显的优势。但是，它比imageio的依赖要轻得多-它仅取决于NumPy（不依赖于PIL / Pillow，也不依赖libpng）。