imwrite如何存64位图像

`imwrite`通常用于存储Matlab中的图像数据，但它默认处理的是8位到32位的图像数据。如果你有一个64位的数据集，它通常是双精度浮点数（`double`），这并不是标准图像文件格式可以直接保存的。在这种情况下，你需要先将64位图像转换为适合存储的格式。

在Matlab中，你可以这样做：

% 假设你的64位图像存储在变量img_64bit中
if isnumeric(img_64bit) && isscalar(img_64bit) && isreal(img_64bit) % 检查是否为单通道双精度图像
    img = uint8(im2uint8(img_64bit)); % 将双精度转为0-255范围的8位灰度图像
else
    img = mat2gray(img_64bit); % 对于彩色图像，转换为灰度再保存
end

% 然后你可以使用imwrite保存
imwrite(img, 'output_image.png'); % 输出文件名自定义

请注意，如果原始64位数据包含了更多的信息（如高动态范围），上述步骤可能会丢失一些细节。对于这类复杂的图像，可能需要专门的库或算法进行保存，比如TIFF或OpenEXR等支持更大位深度的格式。

相关问题

opencv的imwrite如何存64位图像

在OpenCV中，`imwrite()`函数主要用于保存图像到文件，但它默认处理的是8位深度的图像。如果你有一个64位（通常指浮点型数据，如RGB或单通道深度值）的图像，你需要先将其转换为OpenCV支持的数据类型，比如`cv::Mat`的32位单通道（`CV_32FC1`）或32位三通道（`CV_32FC3`），然后再调用`imwrite()`。

下面是一个示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat original_64bit_image; // 假设这是你的64位图像

// 将64位图像转换为32位单通道（如果需要）
cv::Mat converted_32f;
if (original_64bit_image.depth() == CV_64F) {
    cv::cvtColor(original_64bit_image, converted_32f, cv::COLOR_RGBA2GRAY);
} else if (original_64bit_image.channels() == 4) {
    converted_32f = original_64bit_image.convertTo(cv::CV_32F); // 确保是RGBA转换为灰度
}

// 调用imwrite()
cv::imwrite("output.jpg", converted_32f);

cv2.imwrite存png

cv2.imwrite函数可以用来保存图像为png格式。在保存png图像时，可以通过第三个参数来设置压缩级别，取值范围为0到9，其中0表示无损压缩，数值越大表示压缩比越高。默认的压缩级别是3。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取原始图像
src = cv2.imread("x.jpg", 1)

# 保存为png格式，压缩级别为0
cv2.imwrite("saveImg2.png", src, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

这段代码将读取名为"x.jpg"的图像，并将其保存为"saveImg2.png"的png格式图像，压缩级别为0，即无损压缩。你可以根据需要修改保存的文件名和压缩级别。