这篇文章将为大家详细讲解有关python如何实现12bit灰度图像映射到8bit显示，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。
图像显示和打印面临的一个问题是：图像的亮度和对比度能否充分突出关键部分。这里所指的“关键部分”在 CT 里的例子有软组织、骨头、脑组织、肺、腹部等等。
技术问题
1、显示器往往只有 8-bit， 而数据有 12- 至 16-bits。
2、如果将数据的 min 和 max 间 (dynamic range) 的之间转换到 8-bit 0-255 去，过程是个有损转换， 而且出来的图像往往突出的是些噪音。
算法分析
12-bit 到 8-bit 直接转换：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
computeMinMax(pixel_val, min, max); // 先算图像的最大和最小值
for (i = 0; i < nNumPixels; i++)
disp_pixel_val[i] = (pixel_val[i] - min)*255.0/(double)(max-min);这个算法必须有，对不少种类的图像是很有效的：如 8-bit 图像，MRI, ECT, CR 等等。
python实现
def matrix2uint8(matrix):
'''
matrix must be a numpy array NXN
Returns uint8 version
'''
m_min= np.min(matrix)
m_max= np.max(matrix)
matrix = matrix-m_min
return(np.array(np.rint( (matrix-m_min)/float(m_max-m_min) * 255.0),dtype=np.uint8))
#np.rint, Round elements of the array to the nearest integer.def preprocess(img, crop=True, resize=True, dsize=(224, 224)):
if img.dtype == np.uint8:
img = img / 255.0
if crop:
short_edge = min(img.shape[:2])
yy = int((img.shape[0] - short_edge) / 2)
xx = int((img.shape[1] - short_edge) / 2)
crop_img = img[yy: yy + short_edge, xx: xx + short_edge]
else:
crop_img = img
if resize:
norm_img = imresize(crop_img, dsize, preserve_range=True)
else:
norm_img = crop_img
return (norm_img).astype(np.float32)
def deprocess(img):
return np.clip(img * 255, 0, 255).astype(np.uint8)关于“python如何实现12bit灰度图像映射到8bit显示”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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