Почему максимальное значение элемента в массиве numpy 255?

Question

В настоящее время я использую numpy для создания массива. Я хотел бы использовать векторизованные реализации для более эффективного усреднения элементов в позиции (i, j). Эти массивы поступают из изображений в каталоге файлов, все из которых стандартизованы до фиксированного размера.

Однако, когда я пытаюсь добавить массивы изображений, сумма каждого элемента возвращается в форме a (mod 256). Как изменить максимальное значение элементов?

Answer 1

Ваших массивов предположительно типа numpy.uint8, поэтому они оберточные, когда они попали 256.

Если вы хотите, чтобы получить большие результаты, использовать astype преобразовать первый аргумент большего типа данных, например:

a = np.array(..., dtype=np.uint8) 
b = np.array(..., dtype=np.uint8) 
c = a.astype(np.uint32) + b 

, и вы получите массив результатов большего типа данных.

Per @Eric, чтобы избежать временного, вы можете использовать the numpy add function (не метод), чтобы сделать добавление, пропускание dtype поэтому результат нового типа, даже как входы не преобразуются, избегая временное (по крайней мере, уровень Python):

c = np.add(a, b, dtype=np.uint32) 

Answer 2

Вы бы лучше создать выходной массив первых:

average = numpy.zeros(a.shape, numpy.float32) 
image = numpy.zeros_like(average) 

Затем обход изображения и добавлять их на месте:

for i in images: 
    image[:] = function_that_reads_images_as_uint8(i) 
    average += image 
average /= len(images) 

Вы можете уйти с типами типов, если вам не нужна точность на этапе деления.