现在有一张16bit深度的图像，如果不使用PS或者其他工具的话，是很难直接获取到图像里储存的信息的。如下。
直接在Window里打开一张16位tif格式的图片
如果能将16位转换成8位的话，就能正常显示了。
原理
一张16位的图像，意思是一张图像的每个像素点的像素值都由16位的二进制数表示，每个像素点的颜色有 2^16 = 65536 种可能。
也就是说，图像的颜色区间被划分成了2^16 = 65536份。
同理，8位图像，图像的颜色区间被划分成了2^8 = 256份。
那么，将16位转换成8位，不就是将区间 [0,65535] 映射到 [0,255] 吗？
软件环境
VS2017
OPENCV 3.41
测试与分析
16位到8位，是高精度到低精度的转换，必然造成信息的丢失。
在实际的测试中也是这样。
下面是笔者直接将16位映射到8位的转换结果
这实际上是一张失真很严重的图像。
上面这种方法虽然道理是没错，但是这种转换遗失了图像中太多信息，不是我们想要的。然而当我在百度上搜索关于16位到8位图像的转换思路的时候，提供的却大多是这种方法，这也是我写这篇博客的原因。
问题的原因是我
错误地认为了16位的图像像素值就是分布在 [0,65535] 的。
解决的方法是：
取图像 像素值 最小值 到 最大值 区间映射到[0,255]。
最终处理结果如下：
是不是感觉细节层次丰富了很多呢？
代码:
#include <iostream>
#include <opencv.hpp>
#include <opencvhighgui.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <windows.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
DWORD Start_time = GetTickCount(); //计时开始
Mat img = imread("task1.tif", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);//加载图像;
int width = img.cols;//图片宽度
int height = img.rows;//图片高度
Mat dst = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);//先生成空的目标图片
double minv = 0.0, maxv = 0.0;
double* minp = &minv;
double* maxp = &maxv;
minMaxIdx(img, minp, maxp); //取得像素值最大值和最小值
//用指针访问像素，速度更快
ushort *p_img;
uchar *p_dst;
for (int i = 0; i < height; i++)
{
p_img = img.ptr<ushort>(i);//获取每行首地址
p_dst = dst.ptr<uchar>(i);
for (int j = 0; j < width; ++j)
{
p_dst[j] = (p_img[j] - minv) / (maxv - minv) * 255;
//下面是失真较大的转换方法
//int temp = img.at<ushort>(i, j);
//dst.at<uchar>(i, j) = temp;
}
}
DWORD End_time = GetTickCount(); //计时结束
cout << "Time used：" << End_time - Start_time << " ms"<<'
';
imshow("8bit image", dst);
imwrite("task1_8bit.jpg", dst);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}
不光是16位，24位图像的转换也是同样的思路，感兴趣的朋友可以自己试一试。
不过要另外多说一句，高精度到低精度，信息的丢失是不可避免的，上面提供的方法只是相对效果更好。
补充： 关于数据类型的说明
ushort 为无符号16位整数，占2个字节，取值范围在0~65,535之间。
uchar 为无符号8位，占1个字节，取值范围在0~255之间。
要转换数据记得选择合适的数据类型哦。
https://blog.csdn.net/qq_41342525/article/details/105124659