16bit转8bit代码

16位图像转8位图像可以使用下面的代码实现，其中假设16位图像的像素值范围在[0,65535]之间，将其缩放到[0,255]之间，然后将其转换为8位图像：

import cv2
import numpy as np

# 读取16位图像
img = cv2.imread('16bit_image.tif', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 将像素值缩放到[0,255]之间
img_scaled = cv2.normalize(img, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

# 将16位图像转换为8位图像
img_8bit = np.uint8(img_scaled)

# 保存8位图像
cv2.imwrite('8bit_image.tif', img_8bit)

其中，normalize()函数用于将像素值缩放到指定的范围内，np.uint8()函数用于将数组转换为8位整型数据类型。

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16bit转8bit的python代码

下面是一个简单的Python函数，可以将16位无符号整数转换为8位无符号整数：

def convert_to_8bit(value):
    return int(value / 256)

该函数将输入值除以256，然后将结果向下取整并返回。请注意，此函数未进行错误检查，因此输入值必须为16位无符号整数。如果您需要进行错误检查，请添加必要的代码。

16bit图像转8bit图像的python代码

下面是一个基于Python的示例代码，可将16位图像转换为8位图像：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取16位图像
im = Image.open('input_image.tif')
im = np.array(im)

# 转换为8位图像
im_8bit = (im / 256).astype('uint8')

# 保存8位图像
Image.fromarray(im_8bit).save('output_image.tif')

该代码使用了NumPy和PIL库。首先，使用PIL库读取16位图像并将其存储为NumPy数组。接下来，将该数组除以256并将其强制转换为无符号8位整数类型。最后，使用PIL库将8位图像保存为文件。请注意，该代码未进行错误检查，因此输入图像必须为16位无符号整数类型，并且输出图像将是8位无符号整数类型。