本文主要是介绍skimage.io.imsave保存图像注意类型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
深度学习接触一段时间也慢慢有些东西要改一些了，基本的就是图像的操作。我前面的《图像目标分割》文档有个错误，就是关于imsave()的，说要乘以256，实际上应该是255。更准确的说，要根据类型看。例如：
import skimage.ioimage_png = skimage.io.imread('/tmp/test_png.png')
image_new = rgba2rgb(image_png)这里读入一个png格式的图片，png含有alpha通道，也就是rgba四通道。这里image_png变量里面是uint8类型的，所以通过rgba2rgb()方法转换就成了float64类型的了。所以才有了后面说的如果想达到读入jpg这种三通道，不经过转换的原始整数数据，需要乘以255的操作。
实际上这是因为涉及到了uint8和float64类型变化了，如果float类型用imsave()保存，需要数值在-1到1之间，否则会报错：
ValueError: Images of type float must be between -1 and 1.如果一开始就是uint8，保存的时候就无需除以255，如：
import numpy as np
import skimage.ioimage = np.array([[[109, 232, 173],[55, 35, 144]],[[43, 124, 185],[234, 127, 246]]], dtype=np.uint8)skimage.io.imsave('/tmp/test.jpg', image)这样是没有问题的。另外一点，imsave()保存可以是(M, N)，(M, N, 3)或者(M, N, 4)，也就是灰度图单通道，rgb和rgba都可以。我上例image的shape就是(2, 2, 3)，也就是只有4个像素的三通道图像。
这篇关于skimage.io.imsave保存图像注意类型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
