我有一幅tif图像，其像素是整数。我想将其导入到Julia中并进行进一步处理。我在IJulia中使用过：
using FileIO
using Images
using ImageView
path_seed = joinpath(@__DIR__,"seed.tif")
seed = load(path_seed);
当我进入seed并进入时，当我想要元素矩阵时，我会得到一张图像。如果我使用：
mat = convert(Array{Float32}, seed)
我将得到一个矩阵，但是有两个问题：
1-它的条目都是浮点数，但不是整数。
2- float的值与我期望的整数值不对应。例如，在我的图像中，值为0、1、2、3、4（图像为蒙版，每个连接的组件的值为0、1、2、3、4），但浮点数为0.0、0.011764707、0.015686275 ，0.007843138、0.003921569。
如何将图像导入为整数矩阵？这是示例图片：
http://s000.tinyupload.com/index.php?file_id=21432720633236092551
加载该文件时，您会看到JuliaImages的两个关键抽象的效果：
加载seed.tif图像时，您会注意到返回值的类型为Gray{N0f8}。该Gray部分意味着它已被解释为灰度图像-如果它是彩色图像，则它们可能是类似的元素RGB{N0f8}(1.0, 0.8, 0.4)。无论哪种情况，访问都会img[i,j]返回有关该整个像素的所有信息。
您可能最关心的部分是N0f8。在大多数图像处理框架中，数字的含义取决于其表示形式（例如https://scikit-image.org/docs/stable/user_guide/data_types.html）。如果您的数字编码为UInt8，则“白色”为255 ，但是如果您的数字编码为，则白色为1.0 Float32。要更改表示形式时，必须记住使用特殊的转换功能，这些功能也会更改像素的值。在其他任何数学领域，我都没有意识到255 == 1.0。
为了停止鼓励不良数学，JuliaImages忙于定义新的数字类型以协调这些概念。在JuliaImages中，白色始终为1。但是，为了支持8位图像，我们定义了一个新的数字类型N0f8，其8位最大值为1。它们在内部表示的方式与一样UInt8，它们被解释为好像已被划分了一样。乘以255。类似地，还有N0f1616位图像，甚至像N4f12这样的特殊类型也很有用，例如，如果您要使用12位相机收集图像。这意味着可以简单地通过查找值为1的像素来检测图像饱和度。
当然，有时您可能希望以不同的方式看待事物。JuliaImages支持多个“视图”，它们为相同的按位数据提供了另一种解释。就你而言
rawview(channelview(seed))
将返回UInt8可能是您期望的值的数组。
但是请注意，如果要保存一个不应该真正解释为图像的整数数组，则可能有更好的格式，例如HDF5。图像格式有时会受到压缩，从而损坏您保存的值。TIFF通常被称为无损压缩，但实际上可以使用有损压缩（https://en.wikipedia.org/wiki/TIFF）。
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