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分享有一组float型数据 数据范围:0-400.0。根据数据画出灰度图像或彩色图像时的问题
疑问
1：
灰度图像的话是0-255。如果单纯用数据去乘0.6375。然后结果转化为byte型。这样不就丢失了浮点的精度了？画出来的也就不真实了。
2：
是否能画成rgb彩色图。如能.那么怎么做？同样是否有丢失精度的风险？
1：
灰度图像的话是0-255。如果单纯用数据去乘0.6375。然后结果转化为byte型。这样不就丢失了浮点的精度了？画出来的也就不真实了。
2：
是否能画成rgb彩色图。如能.那么怎么做？同样是否有丢失精度的风险？
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wanghui0380 2017-12-07
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这个不必操心，你要操心也只是操心你要绘制的图像的“位深”，你要8bit还是32bit的。所以不是什么转化为byte了，这只能说你的需求是要求你绘制8bit位置深的图像，在这种图像质量下，你考虑什么丢失都是多余的。
所以你一定要高精度，那么请采用更高的位深去保存
正怒月神 2017-12-07
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那还真没办法了。
只能四舍五入
有时想起 2017-12-07
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第二个公式有我知道。但一样 公式都是通过灰度图byte型变量 去转换的 ，所以这步操作就跟第一个一样了。
wanghui0380 2017-12-07
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第一个没问题，人眼识别不存在问题。
第2个有公式，我这里不多写了，你百度“灰度图+伪彩图”就可以找到公式，话说地铁口安检机那花花绿绿的X光图其实就是伪彩图（原始X光图像当然是黑白灰度图，只是为了容易分辨所以一般安检机处理成了伪彩图）
有时想起 2017-12-07
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如何将这个浮点数转换为彩色的数据（如RGB类型)呢
jiuzaizuotian2014 2017-12-07
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只有0-255就凑合着用吧，反正正常人眼也看不出来
要做彩色的，那得要设计好如何将这个浮点数转换为彩色的数据（如RGB类型）
threenewbee 2017-12-06
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这肯定要丢失，你四舍五入下
xuzuning 2017-12-06
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真实是相对的，浮点数也是有效数一说的
机械制造允许有 10% 的公差，放到航天就玩完了
有时想起 2017-12-06
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【pytorch】常用图像处理与数据增强方法合集（torchvision.transforms） 来源连接： https://www.cnblogs.com/ghgxj/p/14219097.html
