OpenCV中cv2.imwrite保存图像为纯黑文件的问题排查与解决

cv2.imshow和cv2.imwrite对浮点型图像的处理逻辑不一致：

• cv2.imshow接收到值范围为[0.0, 1.0]的浮点型（float32/float64）图像时，会自动将所有像素值乘以255，映射到8位图像的[0,255]亮度区间后渲染，因此显示效果正常。
• cv2.imwrite保存PNG、JPG等常规格式时，不会自动做范围映射。如果传入的是[0,1]区间的浮点数组，函数会直接将数值截断转换为8位无符号整数：所有小于1的像素值会被转为0（纯黑），仅值恰好为1的像素会被存为亮度1的极暗点，最终输出文件看起来就是全黑的。

可通过以下代码验证数组属性，确认问题：

print(saliency_map.dtype) # 会输出float32/float64
print(saliency_map.min(), saliency_map.max()) # 输出值范围在0~1之间

保存前将浮点型的显著性图缩放至[0,255]区间，转换为uint8类型即可：

sm = pySaliencyMap.pySaliencyMap(frame_width, frame_height)
saliency_map = sm.SMGetSM(frame)

cv2.imshow('Saliency Map', saliency_map)
filename_saliency =  'saliency_map' + str(saliency_num) + '.png'
# 缩放值范围并转换为8位无符号类型
saliency_map_save = (saliency_map * 255).astype('uint8')
cv2.imwrite(filename_saliency, saliency_map_save)
saliency_num += 1

如果显著性图输出值存在偏移、没有严格落在[0,1]区间，可以用OpenCV自带的归一化函数处理，避免保存后对比度异常：

saliency_map_save = cv2.normalize(
    saliency_map, 
    None, 
    0, 
    255, 
    cv2.NORM_MINMAX, 
    dtype=cv2.CV_8U
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pressing_Keys_24_7