Numpy 如何在OpenCV中将16位图像转换为8位图像

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简介

OpenCV中的图像处理涉及到像素级的数据处理，通常情况下，一张图像都是由多个像素点构成的，每个像素点都有一个对应的颜色值或者灰度值，这个值通常是使用一个8-bit字节表示的。但是在某些情况下，我们可能需要使用16-bit表示图像，这样就可以提供更高的图像质量和精度。

然而，当需要将16位图像转换为8位图像时，需要一些特殊的处理。这时候可以使用Numpy中的一些函数来实现这个功能。

函数解释

Numpy.clip(a, amin, amax, out=None)

clip函数是对数组中所有涉及到的元素进行截取，超过规定范围的元素将被改变。具体的参数意义如下：

a: 数组。输入的数组。
amin: 标量或数组。定义范围的最小限制，小于amin的值都变成amin。
amax: 标量或数组。定义范围的最大限制，大于amax的值都变成amax。
out: 可选数组。结果替换给定的数组，输出数组的大小和数据类型不变。

该函数会将16位的图像值裁剪到8位以内的取值范围，这样可以把16位图像转换成标准8位图像，代码如下：

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread("16bit-image.png", cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

# Keep normalization
normalized = cv2.normalize(image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1)

# Clip the values and convert to uint8
clipped = np.clip(normalized, 0, 255).astype(np.uint8)

cv2.imwrite("8bit-image.png", clipped, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

cv2.convertScaleAbs(src[, dst[, alpha[, beta]]])

convertScaleAbs函数将输入数组的每个元素乘以alpha，然后加上beta，最后取绝对值并转换为8位无符号整数。具体的参数意义如下：

src: 输入图像
dst: 输出图像
alpha: 伸缩系数
beta: 添加到输出的值

该函数会将16位的图像值映射到0~255范围内的取值，转换成标准的8位图像，代码如下：

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread("16bit-image.png", cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

# Convert to 8-bit using convertScaleAbs
converted = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=(255.0/65535.0))

cv2.imwrite("8bit-image.png", converted, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

示例

示例一

假设我们有一张16位的灰度图像，我们需要将它从16位转换成8位，同时请保持图像的颜色质量。假设图像是以16位PNG格式存储的，并且文件名为”16bit-image.png”。

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread("16bit-image.png", cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

# Keep normalization
normalized = cv2.normalize(image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1)

# Clip the values and convert to uint8
clipped = np.clip(normalized, 0, 255).astype(np.uint8)

cv2.imwrite("8bit-image.png", clipped, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

该示例中，我们使用normalize函数将图像归一化到0~255范围内，然后使用clip函数裁剪到0~255范围内，并将结果转换为8位无符号整数类型。最后使用cv2.imwrite函数将图像写入到文件中。

示例二

假设我们有一张16位的彩色图像，我们需要将它从16位转换成8位，并将其保存为PNG格式。假设图像是以16位PNG格式存储的，并且文件名为”16bit-image.png”。

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread("16bit-image.png", cv2.IMREAD_ANYDEPTH)

# Convert to 8-bit using convertScaleAbs
converted = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=(255.0/65535.0))

cv2.imwrite("8bit-image.png", converted, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])

该示例中，我们使用convertScaleAbs函数将图像值映射到0~255范围内，并将结果转换为8位无符号整数类型。最后使用cv2.imwrite函数将图像写入到文件中。

总结

本文介绍了使用Numpy和OpenCV将16位图像转换为8位图像的方法。具体的实现方法包括使用clip函数裁剪图像值到0~255范围内，和使用convertScaleAbs函数将图像值映射到0~255范围内。通过本文的介绍，读者可以掌握如何使用Numpy和OpenCV处理16位图像，并将其转换为标准的8位图像。