<div dir="ltr">Dear All,<div><br></div><div><div>I was trying to use the above code segment for performing Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE).</div><div><div>def clahe_equalized(imgs):</div><div>    imgs_equalized = np.empty(imgs.shape)</div><div>    for i in range(imgs.shape[0]):</div><div>         </div><div>         print('imgs[i,0] ',imgs[i,0].dtype)</div><div>         print('imgs[i,0] ',imgs[i,0].max())</div><div>         print('imgs[i,0] ',imgs[i,0].min())</div><div>         imgs_equalized[i,0] = exposure.equalize_adapthist(imgs[i,0],clip_limit=0.03)</div><div>    return imgs_equalized</div></div><div><br></div><div>The dtype is float64, maximum value is 255.0 and minimum value is 0.0<br></div><div><br></div><div>Running the program generates the following error message ( I only keep the related ones)</div></div><div><br></div><div><div>imgs_equalized[i,0] = exposure.equalize_adapthist(imgs[i,0],clip_limit=0.03)</div><div><span class="gmail-Apple-tab-span" style="white-space:pre"> </span>    raise ValueError("Images of type float must be between -1 and 1.")</div><div>ValueError: Images of type float must be between -1 and 1.  </div></div><div><br></div><div>In accordance with the above error message and image characteristics, what are the best way to handle this scenario. <br></div><div><br></div><div><div>I have been thinking of two approaches</div><div><br></div><div><ol><li>add imgs[i,0] = imgs[i,0]/255.   which scale it to 0 and 1<br></li><li> convert imgs[i,0] from float64 to unit8 <br></li></ol></div><div>but imgs[i,0] = imgs[i,0].astype(np.unit8) gives the error message such as</div><div> imgs[i,0]=imgs[i,0].astype(np.unit8)                                                              </div><div>AttributeError: 'module' object has no attribute 'unit8'       </div><div><br></div><div>Would you like to give any advice on this problem? Thank you very much!  </div></div><div><br></div><div><br></div></div>