归一化图像转uint8保存为npy后，加载显示白屏，求助问题原因

问题根源 #

归一化后的图像数值是0到1之间的浮点数，直接调用.astype('uint8')时，numpy会直接截断小数取整——比如0.5、0.999这类值都会变成0，最终整个数组几乎全是0，用plt.imshow显示自然就是空白画布。

正确处理方式 #

要把0-1的归一化值映射到uint8的0-255合法范围，必须先乘以255再转换类型：

修改你的NormalizeData函数：

def NormalizeData(data):
    normalized = ((data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data)))
    # 先把0-1的数值映射到0-255区间，再转uint8类型
    return (normalized * 255).astype('uint8')

加载显示的注意事项 #

加载uint8格式的.npy文件时，plt.imshow会默认把0-255的uint8值当作标准图像像素范围处理，直接显示即可：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

image = np.load("Picture.npy")
plt.imshow(image)
plt.show()

补充说明 #

如果是RGB多通道图像，上述代码也能自动对每个通道完成映射转换，无需额外修改。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex Horrillo