cv2.IMREAD_GRAYSCALE 如何将 16 位图像转换为 8 位（OpenCV python）？

Question

我正在使用 OpenCV 在 python 中导入图像。

import cv2
img = cv2.imread(img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

该图像是 16 位.png或.tif ，并由cv2.IMREAD_GRAYSCALE转换为 8 位（如预期的那样）。 我很高兴 OpenCV 转换了我的图像。 我知道如果我想要 16 位图像，我可以使用cv2.IMREAD_UNCHANGED 。

我只想知道 OpenCV如何将我的图像从 16 位转换为 8 位。 例如通过典型的归一化，或以其他可能使像素饱和的方式？ 对于我的下游问题，保留一般范围更为重要。

我检查了 OpenCV 文档，找不到对此的解释。 我找不到类似的问题。

编辑：我的图像是单通道的。

Answer 1

uint 16 图像（或 16 位图像）使用 0 到 2^16-1 的值，而 uint8 图像（或 8 位图像）仅使用 0 到 2^8-1 的范围。 如果只是将原始值强制转换为 uint8，饱和会破坏大量信息。 这表现为质量下降。 这是由于位深度而发生的。

---

“位深度”决定了您可以做出的最小更改，相对于某些值范围。 如果我们的比例是从纯黑色到纯白色的亮度，那么我们从 2 位数字中得到的 4 个值将包括：黑色、深中间调、浅中间调和白色。 这是一个相当粗糙的比例，对于照片来说不是很有用。 但是，如果我们有足够多的位，我们就有足够的灰度值来制作从黑色到白色的完美平滑渐变。

这是一个比较不同位深度下的黑白渐变的示例。 此处嵌入的图像只是一个示例，单击此处可查看位深高达 14 位的 JPEG2000 格式的全分辨率图像。 根据显示器的质量，您可能最多只能显示 8-10 位的差异。

---

---

所有软件设计都使用和实现相同的过程。