如之前所說，我們需要將16點陣圖像轉換為8點陣圖像；16點陣圖像的畫素值一共有：

2^16=65536種顏色；

而8位點陣圖像只有：

2^8=256種顏色，傳統的位數轉換都是：畫素值*256/65536，比如photoshop，以及matlab的im2uint8函式都是如此，在一般場景下是沒有問題的，我們姑且稱之為“真轉換”，而如果是labelme得到的label.png標註影象在進行轉換時，由於每個類別的畫素值從0開始賦值，如0，1，2，3，4.......如果進行“真轉換”的話，由於這些值都太小，基本轉換後的畫素值都是（0，1）之間，所以都變成了0，所以我們需要將16位轉換位8位的時候還保留住原來的畫素值，這種只改變位數，而不改變具體數值的轉換方法，姑且稱之為“偽轉換”；

而解決的思路也很簡單，影象說白了也就是一個矩陣，畫素值也就是一個數值而已，我們只需要把表示類別的畫素值找出來，並且把他們的值投射到8位即可：

使用的軟體環境如下：

• Python 3.6.3
• VS2013
• OPENCV 2.4.11
• PIL
• Labelme 2.8.0

首先，C++使用opencv轉化，核心程式碼如下：（完整程式碼（批量轉換，速度最快，需要配置opencv）:點選開啟連結）

for (int k = 0; k<src.rows; k++)
		{
			for (int kk = 0; kk<src.cols; kk++)
			{
				int n = src.at<ushort>(k, kk);
				ff.at<uchar>(k, kk) = n;
			}
		}
 

img = Image.fromarray(np.uint8(img))

轉換完成後，可以使用軟體檢視時候變為8位，但是開啟圖片依然是一片黑：

如果需要提高類別之間的差異性，可以直接乘以一個較大的值：如下：

img = Image.fromarray(np.uint8(img)*20)

圖片就會有明顯的區分，如下：