1.获取raw图片shape信息（高度、宽度、通道数）

通过第三方打开显示，查找其信息，记录下来，后面要用

网上所搜的各种raw转jpg图片的就算了吧，试过一两个，都是失败的

这里推荐两种方法，一个是软件：ps，使用ps可以直接打开读取raw图片，打开时便会自动显示高度宽度和通道数及位数（不过就目前来说，感觉ps是随机匹配宽长，显示的图也不准确），如下图，有需要也可以转为其他格式，如jpg、png等

另一个方法就是一个线上网站：Photopea | Online Photo Editor

超级好用！！！而且可以选各种不同的匹配形式，也可以预览图片，然后你可以选择正确的匹配形式，对应的高宽等信息就是对应你图片的

（平时也挺好用的，可以各种图片处理操作，如果需求不大都不需要ps了）

2.python图片读取

有了高宽通道数信息，咱们就可以进行numpy图像分析，最后通过opencv读取图像

import numpy as np
import cv2# 注意到这个函数只能显示uint16类型的数据，如果是uint8的数据请先转成uint16。否则图片显示会出现问题。**
# image为array类型，多少维度都无所谓，直接操作全部元素
img = np.fromfile("D:/VScode/pyproject/PR/view/showRaw/1.raw", dtype=np.uint16)
print(img)
print("数组元素总数：",img.size)      #打印数组尺寸，即数组元素总数  # /均值、标准差归一化/
image = (img - np.average(img)) / np.std(img)
# ///
print(image)imgData = image.reshape(288, 384, 1)
# 展示图像
cv2.imshow('img',imgData)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中我用了一些图像归一化的方法，我大概了解了一下有下面三种比较常用的，你们可以根据自己图片尝试一下，我自己这次图片的归一化用的效果比较好的是均值、标准差归一化

# /“x-min/max-min”//
image = (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img))
# ///# ///simoid归一化/
image = img
for i in range(size):image[i] = 1.0 / (1 + np.exp(-float(img[i])))
# ///# /均值、标准差归一化/
image = (img - np.average(img)) / np.std(img)
# ///

3.numpy图片处理时一些基本用法

①np.fromfile

对raw图片可以读取并转换为向量数组，方便我们后期进行处理

imgData2 = np.fromfile('D:/VScode/pyproject/PR/view/showRaw/2.raw', dtype='uint16')

②np.average：取平均值，有个np.mean的跟这个区别就是average可以加权平均

③np.std：去标准差

④np.random.randint(0,10,(4,3))：在0-10中随机生成4x3的矩阵

⑤ np.hstack：向量拼接，raw图像numpy读取出来是向量形式，需要用到

⑥np.concatenate((a, b), axis=1)：ab矩阵以列的形式拼接，加多1列

rotation = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])trans = np.array([[7],[8],[0]])
z = np.concatenate((rotation, trans), axis=1)

[[1 2 3 7][4 5 6 8][7 8 9 0]]

4.图像处理的一些指令

①image.shape：显示图像高宽通道数

②image.size：图像数据长度

③image[y:y+h,x:x+w]：图像的截取，xy为截取图左上角起点

目前所述都是个人在学习神经网络过程中的一些记录，仅供参考，有错误麻烦大佬在评论区指正，感谢！！！

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Python读取显示raw图片+numpy基本用法记录

1.获取raw图片shape信息（高度、宽度、通道数）

2.python图片读取

3.numpy图片处理时一些基本用法

4.图像处理的一些指令

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