给我一段16位图像转换为8位图像的算法代码并解释

以下是一个简单的16位图像转换为8位图像的算法代码，基于简单的线性映射：

import numpy as np

def convert_16_to_8(img_16):
    img_8 = np.zeros(img_16.shape[:2], dtype=np.uint8)
    min_val, max_val = np.min(img_16), np.max(img_16)
    for i in range(img_16.shape[0]):
        for j in range(img_16.shape[1]):
            img_8[i, j] = int((img_16[i, j] - min_val) * 255 / (max_val - min_val))
    return img_8

解释：

1. 导入模块 `numpy`，该模块提供了处理数组和矩阵的功能。
2. 定义一个函数 `convert_16_to_8`，该函数接收一个16位图像 `img_16` 作为输入，并返回一个8位图像 `img_8`。
3. 创建一个与输入图像大小相同的全零数组 `img_8` 作为输出图像。
4. 计算输入图像中的最小值和最大值，这是进行线性映射的必要步骤。
5. 对于输入图像中的每个像素，将其值减去最小值，并乘以255除以最大值减去最小值，然后将其转换为整数，并将其赋值给输出图像对应的像素。
6. 返回输出图像。

该算法的原理是将16位图像中的像素值映射到8位图像中，使得输入图像中的最小值映射为0，最大值映射为255。这个过程是通过将像素值减去最小值，将它们缩放到0到1之间，然后将它们乘以255，最后将它们转换为整数来实现的。