图像处理：图片像素深度unit16位转unit8位

一背景

遥感图像一般像素深度比较高，基本的就是unit16了，但是如果想在OpenCV中正确使用，而且不丢失数据RGB三通道信息，就需要转为unit8才能进行其他分析。

二分析

unit16的图像最大值为2¹⁶-1 = 65535，而OpenCV中的图像最大值为2⁸-1 = 255，当大于255时会自动变为255，这样数据信息就丢失了。下面代码采用的方式是线性缩放，将0到65535的数值线性缩放到0到255

三代码

说明：代码使用了OpenCV和gdal函数包，gdal用来读取.tif文件unit16图片，OpenCV用来重新生成unit8图片


import os
import gdal
from cv2 import cv2
import numpy as np
import sys
#拉伸图像  #图片的16位转8位
def uint16to8(bands, lower_percent=0.001, higher_percent=99.999): out = np.zeros_like(bands,dtype = np.uint8)n = bands.shape[0] for i in range(n): a = 0 # np.min(band) b = 255 # np.max(band) c = np.percentile(bands[i, :, :], lower_percent) d = np.percentile(bands[i, :, :], higher_percent) t = a + (bands[i, :, :] - c) * (b - a) / (d - c) t[t<a] = at[t>b] = bout[i, :, :] = t return out path = sys.path[0] #获取当前代码路径
tif_list = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".tif")]
for num, i in enumerate(tif_list):print(path+'\\'+i)dataset = gdal.Open(path+'\\'+i)width = dataset.RasterXSize                         # 获取数据宽度height = dataset.RasterYSize                        # 获取数据高度outbandsize = dataset.RasterCount                   # 获取数据波段数im_geotrans = dataset.GetGeoTransform()             # 获取仿射矩阵信息im_proj = dataset.GetProjection()                   # 获取投影信息datatype = dataset.GetRasterBand(1).DataTypeim_data = dataset.ReadAsArray()                     #获取数据 # print(im_data.shape)img3 = uint16to8(im_data)img2 = img3[0:3,:,:]img2 = np.transpose(img2,(1,2,0))out = img2[:,:,::-1] #rgb->bgrcv2.imwrite(path+'\\'+i, out)print(num)

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