我正在尝试计算图像中不同区域的亮度（16位）。我首先创建了不同区域的二进制掩码，然后使用掩码计算强度。然而，问题是当我对强度求和时，我得到了负值。如果做np.int64，问题就不会发生，但是如果我做int 16/32，值会改变。那么哪一个是正确的，我把它放在正确的地方了吗？如果我用astype（“uint 64”）做np.int64，有什么区别吗？
image = imread(path)
nucleus = gaussian_filter(image,5)
nucleus_mask = np.where(nucleus>10000,1,0)
tissue = gaussian_filter(image,5)
tissue_mask = np.where(tissue> 1000,1,0)
only_tissue = tissue_mask - nucleus_mask
only_tissue = np.where(only_tissue<0,0,only_tissue)
autoAb = imread(auto_path)
auto_nucleus = np.sum(np.int64(nucleus_mask*autoAb))
auto_cyto = np.sum(np.int64(only_tissue*autoAb))
1条答案
按热度按时间8yparm6h1#
许多小值的总和将是一个大值。
该大值可能太大而无法装入16位或32位整数（有符号或无符号）。
如果你有65538个像素（大约是256 × 256像素），每个像素都包含值65535，所有这些像素的总和（或乘积）是0x10000fffe，这不适合32位。
如果只取最大值的一半像素（32769，大约181 × 181像素），仍然会溢出一个有符号的32位整数，结果将是负数。
您可以使用
np.sum()和dtype参数。总和将从原始元素计算，但它将是正确的。Numpy基本上不关心你使用的是
np.uint64还是"uint64"还是"u8"