Преобразование PIL из I; 16 в JPEG дает белое изображение

Question

У меня проблема с преобразованием изображения I; 16 в JPEG с PIL. Мое оригинальное изображение можно найти здесь (как рассол). Исходное изображение взято из файла DICOM. Вот код, чтобы попробовать:

import pickle
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

ims = pickle.load(open("pixel_array.pickle", "rb"))

img = Image.fromarray(ims)
print(img.mode)
rgb_im = img.convert("RGB")
print(rgb_im.mode)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
ax.imshow(rgb_im, cmap=plt.cm.bone)
fig.show()

К сожалению, изображение полностью белое, в то время как оно должно быть рентгеновским снимком.

Я следовал на этот другой вопрос stackoverflow и со следующим

ims = pickle.load(open("pixel_array.pickle", "rb"))

img = Image.fromarray(ims)
print(img.mode)

img.mode = 'I'
rgb_im = img.point(lambda i:i*(1./256)).convert('L')
rgb_im.save('my.jpeg')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
ax.imshow(rgb_im, cmap=plt.cm.bone)
fig.show()

Я могу визуализировать изображение, но, к сожалению, my.jpeg является черным изображением. Пожалуйста, помогите!

Answer 1

Ваши значения 16-битные и должны быть уменьшены до 8 бит для отображения. Вы можете масштабировать их от их текущего диапазона от 2712 (то есть ims.min()) до 4328 (то есть ims.max()) с помощью следующего:

from PIL import Image
import numpy as np
import pickle

# Load image
ims = pickle.load(open("pixel_array.pickle", "rb"))

# Normalise to range 0..255
norm = (ims.astype(np.float)-ims.min())*255.0 / (ims.max()-ims.min())

# Save as 8-bit PNG
Image.fromarray(norm.astype(np.uint8)).save('result.png')