matlab中unint8转int8

在MATLAB中，可以通过使用`int8()`函数将`uint8`类型转换为`int8`类型。例如，假设有一个名为`uint8_array`的`uint8`类型的数组，可以使用以下代码将其转换为`int8`类型：

int8_array = int8(uint8_array);

需要注意的是，由于`int8`类型的范围是从-128到127，因此一些`uint8`类型的值可能会在转换后被截断或溢出。如果需要处理的数据范围超出了`int8`的范围，可以考虑使用其他类型，如`int16`或`int32`。

相关问题

python nii格式 unint转化为为int

### 将NIfTI (nii) 文件中的 uint 数据类型转换为 int 类型

为了处理 NIfTI (.nii) 文件并将其数据类型的 unsigned integer (uint) 转换为 signed integer (int)，可以使用 `nibabel` 库来加载 nii 文件，并利用 NumPy 进行数据类型转换。

#### 安装所需库
如果尚未安装所需的 Python 包，则可以通过 pip 来安装：

pip install nibabel numpy

#### 加载和转换数据类型
下面是一个完整的例子，展示如何读取 .nii 文件并将其中的数据从无符号整数（例如 uint8 或 uint16）转换成有符号整数（例如 int16 或 int32），这取决于原始图像的具体情况以及目标应用的需求[^1]。

import nibabel as nib
import numpy as np

def convert_uint_to_int(nifti_file_path, output_dtype=np.int16):
    """
    该函数用于将给定路径下的 NIfTI 图像文件由其当前的 uint 格式转换为目标 dtype 的 int 格式.
    
    参数:
        nifti_file_path (str): 输入 NIfTI 文件的位置
        output_dtype (numpy.dtype): 输出数组的目标数据类型，默认为np.int16
        
    返回:
        converted_img_data (numpy.ndarray): 已经被转换过数据类型的三维或四维影像数据
    """

    # 使用 nibabel 加载 nii 文件
    img = nib.load(nifti_file_path)

    # 获取原始图像数据及其头信息
    original_img_data = img.get_fdata()
    header_info = img.header.copy()

    # 执行数据类型转换操作前先检查原图像是不是已经是指定的dtype
    if original_img_data.dtype != output_dtype:

        # 对于负值溢出的情况做特殊处理；这里假设输入的是正数范围内的像素值
        min_val_possible_for_output_type = np.iinfo(output_dtype).min
        max_val_possible_for_input_type = np.iinfo(original_img_data.dtype).max

        # 如果最大可能值超出了新类型的表示能力则进行缩放调整
        scale_factor = float(min_val_possible_for_output_type + max_val_possible_for_input_type) / \
                       float(max_val_possible_for_input_type * 2)
        
        scaled_image_data = ((original_img_data.astype(float)) - max_val_possible_for_input_type/2.) * scale_factor +\
                            (min_val_possible_for_output_type + max_val_possible_for_input_type)/2.

        # 更新header以反映新的数据类型
        header_info.set_data_dtype(output_dtype)

        # 创建一个新的Nibabel Image对象保存修改后的数据
        new_nifti_obj = nib.Nifti1Image(scaled_image_data.astype(output_dtype), affine=img.affine, header=header_info)

        return new_nifti_obj
    
    else:
        print("The input image is already of the desired data type.")
        return None


# 示例调用此方法
converted_image = convert_uint_to_int('path/to/input.nii', np.int16)

if isinstance(converted_image, nib.nifti1.Nifti1Image):
    # 可选：保存更改到磁盘上的另一个文件
    nib.save(converted_image, 'path/to/output_converted.nii')
else:
    print("No conversion was performed because the source and target dtypes were identical.")

unint_8和int的区别

unsigned int 和 int 的区别在于它们的取值范围不同。int 可以表示正数、负数和 ，而 unsigned int 只能表示非负数（即 和正整数）。此外，它们在内存中占用的字节数也可能不同，具体取决于编译器和操作系统的实现。