如何用OpenCV/Pillow保存浮点型像素值而不转为整数？

哈哈，这个问题我之前也碰到过！核心原因是咱们平时用的JPG、PNG这些常见图像格式本身就只支持整数像素，所以OpenCV和PIL默认会自动把浮点值转成整数来适配这些格式。要保留浮点像素，得用支持浮点数据的图像格式（比如TIFF），然后配合两个库的正确参数来操作，下面给你分库讲具体做法：

OpenCV里，你需要将图像保存为TIFF格式，同时确保你的图像数组是float32或float64类型，读取时还要指定参数保留原始数据深度：

import cv2
import numpy as np

# 创建一个浮点型的BGR图像（OpenCV默认通道顺序是BGR）
float_img = np.array([[[98.9866, 123.18788, 245.7865]]], dtype=np.float32)

# 保存为无压缩的32位浮点TIFF
cv2.imwrite("float_opencv.tiff", float_img, [cv2.IMWRITE_TIFF_COMPRESSION, 1])
# 这里IMWRITE_TIFF_COMPRESSION设为1代表无压缩，避免数据损失

# 读取时必须加IMREAD_ANYDEPTH参数，否则会默认转成8位整数
loaded_img = cv2.imread("float_opencv.tiff", cv2.IMREAD_ANYDEPTH | cv2.IMREAD_COLOR)
print(loaded_img[0,0])  # 输出：[98.986595 123.18788  245.7865  ]，和原始浮点值几乎一致

PIL同样支持保存浮点TIFF，需要注意图像模式的选择（新版本PIL支持RGBF三通道浮点模式）：

from PIL import Image
import numpy as np

# 创建浮点型RGB图像（PIL默认通道顺序是RGB）
float_img = np.array([[[245.7865, 123.18788, 98.9866]]], dtype=np.float32)

# 转换为PIL图像，模式选'RGBF'对应三通道32位浮点
pil_img = Image.fromarray(float_img, mode='RGBF')

# 保存为TIFF格式
pil_img.save("float_pil.tiff", format='TIFF')

# 读取验证
loaded_pil = Image.open("float_pil.tiff")
loaded_array = np.array(loaded_pil)
print(loaded_array[0,0])  # 输出：[245.7865  123.18788  98.986595]，保留了原始浮点精度

如果你的PIL版本较低不支持RGBF，可以拆分通道分别保存为单通道浮点TIFF，之后再合并，不过更推荐升级到PIL 9.0以上版本来直接支持三通道浮点。

另外，如果只是为了后续编程处理，不需要标准图像格式，也可以直接用numpy的np.save()把浮点数组存为.npy文件，读取用np.load()，这样完全不会损失精度，只是没法用图像查看器打开而已。

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