加法和减法并不影响numpy数组的所有元素

Question

我正在尝试对一个图像集进行标准化，其中包括向图像中的每个值添加一个常量

下面是一个示例，使用以下url处的图像： https://helpx.adobe.com/content/dam/help/en/stock/how-to/visual-reverse-image-search/jcr_content/main-pars/image/visual-reverse-image-search-v2_intro.jpg

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("imagepath.jpeg")

arraymin = np.min(img)
print(arraymin)

arraymin的值是0。我尝试通过添加到整个数组，例如10。我尝试了3种不同的方法

img = img + 10
img += 10
img2 = np.add(img, 10)

这成功地为数组中的大多数值添加了10（总共30个），但是当我再次调用数组上的np.min时，最小值仍然是0

print(np.min(img))
print(np.min(img2))

我可以通过调用生成真值的0 in img来验证数组中是否有0

为什么在整个数组中加上10不会改变0值

Answer 1

从该图像文件创建的数组的数据类型为uint8，最大值为255。向数组中添加正数时，某些元素将覆盖此值。特别是，任何像素的颜色通道的值为246，当您向其添加10时，该值将为0：

>>> np.array([246], dtype='uint8') + 10
array([0], dtype=uint8)

如果要对图像执行某些运算，请首先将其转换为更大的整数类型，或者通过调用float：

>>> img = img.astype(float)

Answer 2

您还可以使用cv2.add添加2个图像，当值超过255时，将为255：

to_add = np.ones_like(img)*10
added = cv2.add(img, x)