Возведение в квадрат канала в OpenCV/NumPy: проблема uint8 и как её исправить

Почему при возведении в квадрат пикселей в OpenCV/NumPy значения «обрезаются»: переполнение uint8. Как сменить dtype на uint16 и получить корректный результат.

При возведении в квадрат значений пикселей из канала изображения логично ожидать резкого роста чисел. Но на практике результат часто выглядит «обрезанным» и подозрительно низким. Если вы работаете с OpenCV и NumPy и замечаете, что квадратные значения не превышают исходные максимумы, почти наверняка дело в типе данных массива.

Как воспроизвести проблему

Рассмотрим простой конвейер: читаем изображение, обнуляем низкие значения яркости, берём синий канал и поэлементно возводим его в квадрат. На выходе неожиданно получаем максимум меньше ожидаемого.

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("blue")
img_thr = img
img_thr[img_thr < 100] = 0
ch_b = np.array(img_thr[:, :, 2])
ch_b_sq = np.square(ch_b)
print("type is ", type(ch_b))
print("blue max", np.max(ch_b))
print("blue min", np.min(ch_b))
print("blue Squared max", np.max(ch_b_sq))
print("blue Squared min", np.min(ch_b_sq))

Типичный результат выглядит так:

blue max 255
blue min 0
blue Squared max 249
blue Squared min 0

Что на самом деле происходит

Массив канала берётся из буфера изображения, где пиксели хранятся как беззнаковые 8‑битные целые числа. Максимум для такого формата — 255. Если возводить значения в квадрат, оставаясь в этом же типе, числа не смогут превысить его предел, поэтому результат не отражает настоящий математический квадрат. Это проявляется как неожиданно маленькие максимумы даже на данных, которые должны давать куда большие значения.

Как исправить

Перед операциями, увеличивающими величину значений, приведите данные к типу с более широким диапазоном. Для возведения в квадрат 8‑битных пикселей достаточно uint16. После расширения dtype возведение в квадрат ведёт себя ожидаемо.

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("blue")
img_thr = img
img_thr[img_thr < 100] = 0
ch_b = np.array(img_thr[:, :, 2])
ch_b = ch_b.astype(np.uint16)
ch_b_sq = np.square(ch_b)
print("type is ", type(ch_b))
print("blue max", np.max(ch_b))
print("blue min", np.min(ch_b))
print("blue Squared max", np.max(ch_b_sq))
print("blue Squared min", np.min(ch_b_sq))

Эта небольшая правка убирает эффект «потолка» и возвращает реальные квадратные значения.

Почему это важно

Пайплайны обработки изображений часто опираются на точное численное поведение для порогов, метрик и производных признаков. Если возведение в квадрат или схожие операции выполняются в типе с узким диапазоном, числа перестают представлять задуманное вычисление. Это может вылиться в вводящую в заблуждение аналитику и тупики при отладке. Убедитесь, что тип массива способен представить результат вашей операции — так преобразования остаются корректными, а измерения — надёжными.

Пример окружения

Следующая конфигурация проверена и подходит для этого подхода:

[project]
name = "python"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = [
    "numpy>=2.3.0",
    "opencv-python>=4.11.0.86",
]

Что запомнить

Если численное преобразование над данными изображения даёт подозрительно маленькие значения, проверьте dtype. Для операций, которые могут превысить 255, переведите массив канала в более широкий тип, например uint16, и только затем продолжайте. Эта небольшая мера гарантирует, что ваши вычисления с изображениями отражают реальную математику, а не ограничения хранения.