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perche questo esempio riproducibile:normalizza NumPy array "immagine" vari da oggetti
from PIL import Image
import numpy as np
import scipy.misc as sm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.cbook as cbook
import urllib
datafile = cbook.get_sample_data('lena.jpg')
lena_pil = Image.open(datafile)
lena_pil_np = np.asarray(lena_pil)
lena_scipy = sm.lena()
lena_tmp = open('lena_tmp.png', 'wb')
lena_tmp.write(urllib.urlopen('http://optipng.sourceforge.net/pngtech/img/lena.png').read())
lena_tmp.close()
lena_mpl = mpimg.imread('lena_tmp.png')
sm.info(lena_pil_np)
sm.info(lena_scipy)
sm.info(lena_mpl)
uscita è:
>>> sm.info(lena_pil_np)
class: ndarray
shape: (512, 512, 3)
strides: (1536, 3, 1)
itemsize: 1
aligned: True
contiguous: True
fortran: False
data pointer: 0xb707e01cL
byteorder: little
byteswap: False
type: uint8
>>> sm.info(lena_scipy)
class: ndarray
shape: (512, 512)
strides: (2048, 4)
itemsize: 4
aligned: True
contiguous: True
fortran: False
data pointer: 0xb6f7d008L
byteorder: little
byteswap: False
type: int32
>>> sm.info(lena_mpl)
class: ndarray
shape: (512, 512, 3)
strides: (6144, 12, 4)
itemsize: 4
aligned: True
contiguous: True
fortran: False
data pointer: 0xb6c7b008L
byteorder: little
byteswap: False
type: float32
così tutti gli array sono di forma e tipo diverso.
Per ulteriori elaborazioni vorrei che questi array venissero rappresentati come nell'ultima variabile lena.mpl
, o anche solo per trasformare i valori dell'array nel loro tipo normalizzato [0..1] float32.
Qual è il modo migliore per farlo?