Kinect相机产生的深度数据为uint16数据，16位无符号整型，图片显示一般为uint8数据，本文介绍如何正确读取Kinect深度数据以及将其转化为uint8数据进行显示。
读取uint16位数据
import cv2
path = 'uint16_img.png'
img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
print(img.dtype)
print(img)
>>>
uint16
[[2369 2368 2368 ... 1469 1466 1464]
[2373 2372 2370 ... 1469 1467 1464]
[2376 2375 2374 ... 1469 1466 1463]
...
[1610 1612 1614 ... 1816 1813 1810]
[1609 1611 1613 ... 1816 1813 1810]
[1607 1610 1613 ... 1816 1813 1810]]
将uint16位数据转化为uint8数据的灰度图
1、直接使用np.uint8()进行转换。
import cv2
import numpy as np
path = 'uint16_img.png'
uint16_img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
uint8_img = np.uint8(uint16_img)
2、把图片等比例缩放到0-255之间再转换为uint8数据。
import cv2
import numpy as np
path = 'uint16_img.png'
uint16_img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
uint16_img -= uint16_img.min()
uint16_img = uint16_img / (uint16_img.max()-uint16_img.min())
uint16_img *= 255
uint8_img = np.uint8(uint16_img)
第一种直接转换为uint8数据的方法会对数据造成一定的影响。np.uint8()会强制将大于255的数据转化为0-255之间，本来就在0-255之间的数据则如实保存。转换方法为减去256或256的倍数，得到一个在0-255范围内的结果。第二种方法由于先对数据进行了合理的缩放，因此不存在数据信息会被影响的问题。下面举一个实例：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-626998.html
import cv2
import numpy as np
a = np.array([[200, 300, 400],
[120, 230, 360],
[240, 310, 120]])
a1 = np.uint8(a)
a2 = a.copy()
a2 -= a2.min()
a2 = a2 / (a2.max()-a2.min())
a2 *= 255
a2 = np.uint8(a2)
print(a1)
print(a1.dtype)
print(a2)
print(a2.dtype)
>>>
[[200 44 144]
[120 230 104]
[240 54 120]]
uint8
[[ 72 163 255]
[ 0 100 218]
[109 173 0]]
uint8
将uint16位数据保存为图片
正常使用imwrite()函数保存即可，得到的图片中的数据仍然为uint16数据类型。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-626998.html
import cv2
cv2.imwrite('uint16_img', uint16_img)
到了这里，关于uint16数据的读取以及转换为uint8数据显示的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
