python halcon联合编程_Halcon中将16位的图像转化为8位的图像

Halcon中Image有多种像素表示方式，这方面网上找到的资料比较少，有一张大恒图像培训的文档中提到过，感觉描述比较准确：

里面有四种类型比较类似：uint2、int1、int2、int4。

区分起来很简单，带1表示8位，带2表示16位，带4表示32位，带u表示无符号（即无“负号”这种符号）

我用Photoshop生成一张0-255黑白渐变的黑白bmp图片（尺寸256*256），如下：

下面我想探究一下，看这几种不同的图像格式各自的灰度取值范围是多少。

read_image (Image, '8bit.bmp') // byte: 0-255

*转换格式观察

convert_image_type(Image,Image_int1,'int1') // 0-127

convert_image_type(Image,Image_direction,'direction') // 0-179、255

通过convert_image_type转换为“int1”、“direction”格式时，图片发生了很大变化（如上图所示）。而转换为其他格式时，图像样子基本与原图（byte格式）差异不大，这是为什么呢？

因为“int1”是8位有符号数，如果类比计算机科学的话，取值范围应该是-128-127，显然无法兼容灰度范围在0-255的byte类型图像。“direction”应该也是类似原因。

而其他的“uint2”、“int2”、“int4”等，取值范围都不比“byte”小，因此能兼容“byte”格式的图片，所以转换以后，图像没有发生什么变化。

一般来说，从相机取出的图像通常都是8位的bmp图像，或者16位的bmp图像，它们对应Halcon中的格式分别是“byte”（8bits无符号）和“uint2”（16bits无符号）。

16位的图像虽然在Halcon中也能处理，但是用起来还是不太顺手，并且有部分算子不兼容16位图像（比如执行以后得不到预计中的结果）。并且16位的图像在上位机软件中处理、显示可能也会遇到兼容性问题，所以经常有将16位图像转为8位图像的需求。

相机取出的16位图像的灰度范围一般是0-65535，如果将这种16位图像直接通过convert_image_type转换为“byte”、“int1”、“direction”格式时，通常都会变成“全白”的一张图，因为容纳不了那么高的灰度值，超出范围的灰度色阶会被截断。

为了适应“byte”类型，一般情况下先调用scale_image算子对灰度值进行映射转换（映射到0-255范围内），然后再用convert_image_type算子进行转换。

通过使用scale_image算子对图像灰度值进行缩放映射。scale_image使用以下公式计算：

GMax和GMin可以通过min_max_gray算子计算。

代码如下：（由于博客园不支持tif图像，16位的tif就更不用说了，所以这里就不放原图Image了）

dev_set_draw ('margin')

read_image (Image, '0.tif')

*如果16位图像非常暗的话，建议在这一步进行提亮，因为后面8位图像大幅度提亮易造成色阶断裂，出现不连续的像素块 * scale_image (Image, Image, , )

get_domain (Image, rectangle)

* 获取全图中像素灰度值的最大和最小值

min_max_gray(rectangle, Image, , Min, Max,range)

*将16位图的灰度值映射到0-255上 Mult := 255.0 / (Max - Min) Add := -Mult * Min scale_image (Image, Image_scaled, Mult, Add)

* 转换为'byte'类型

convert_image_type (Image_scaled, ImageConverted, 'byte')

*如果转换以后图像整体对比度太低的话，可以提高对比度（这里是对8位图像处理）

Min :=

Max :=

Mult := 255.0 / (Max - Min)

Add := -Mult * Min

scale_image (ImageConverted, ImageConverted_scaled, Mult, Add)

至于8位转为16位，以及彩色图像中8位和16位的互相转换，这里就暂不分析了，感兴趣的可以看一下第三篇参考资料文章。（注意参考资料中的内容仅供参考，其中是有一些讹误的。）

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