第一种： 将16位转换位8位的时候还保留住原来的像素值，这种只改变位数而不改变具体数值，但是超过255大小的像素会转为255，故会造成信息丢失，不推荐该方法；

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void) {
	char buff1[100];
	char buff2[100];
	
	Mat src;
	//Mat dst;
	src = imread("C:\Users\Administrator\Desktop\unet_2\traindata\case01010046_Orignal_19.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
	Mat ff = Mat::zeros(src.rows, src.cols, CV_8UC1);
	for (int k = 0; k
		for (int kk = 0; kk
			int n = src.at(k, kk);
			ff.at(k, kk) = n;
		}
	}
	//src.copyTo(dst);
	imshow("haha",ff);
	//waitKey(0);
	//imwrite("c", ff);
	waitKey(0);
	return 0;
}

第二种，先把16位的图像归一化，然后*255转成8位，这一种类最为常用，而且可视化效果好，推荐该方法；

一张16位图片保存为8位如下，（切记如果用opencv读取16位，flag字段为cv2.IMREAD_ANYDEPTH）

# -*- coding:utf8 -*-
import os
import re
import shutil
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
 
   
def norm_img(img):
    max_v = img.max()
    min_v = img.min()
    img = (img - min_v) / (max_v - min_v)
    return img*255
 
file1=r".1false_8"
if not os.path.exists(file1):
    os.makedirs(file1)
path1=r".1false_16"
list_path=os.listdir(path1)
for i in range(len(list_path)): 
    dicom_paths=os.path.join(path1,list_path[i])
    img_copy=cv2.imread(dicom_paths,cv2.IMREAD_ANYDEPTH)
    img_copy=norm_img(img_copy)
    prefix=str(i).zfill(5)+'.png'
    cv2.imwrite(os.path.join(file1,prefix),img_copy)
 

可以显示

如果想保存16位的png图，最好用PIL库保存，不要用opencv！

参考链接：http://iyenn.com/rec/367155.html

另外通常使用opencv读取16位并保存16位的图像有几点需要注意！

opencv使用imread读取16位图像时需要增加参数：cv2.IMREAD_UNCHANGED

这样才是读取原数据，其通道数才不会改变

image1=cv2.imread(os.path.join(img,imgs[i]),cv2.IMREAD_UNCHANGED)

opencv保存16位图像时候必须转化为该数据类型并保存为PNG等格式才行：

具体参考：http://iyenn.com/index/link?url=http://www.sohu.com/a/318613851_823210