Python批量将24位深度的伪彩色图像转换为8位深度

简介：
本教程介绍如何使用Python编程语言高效地批量处理图像文件，具体步骤包括读取、转换和保存过程，旨在将复杂的24位伪彩色图像转换为更易于管理的8位深度格式。 在训练语义分割模型时需要使用原图及其对应的分割图。通常有两种方法生成分割图：一种是通过labelme进行标注，并根据json文件批量处理得到8位深的伪彩图，可以直接用于模型训练；另一种则是利用EISeg工具生成24位深的伪彩图（尽管视觉上与8位图像无异），但这种格式不能直接用在模型中。因此需要将EISeg产生的24位深度的颜色图片转换成适合训练使用的8位颜色深度图像，以便于进行后续的数据处理和模型训练。 为了实现上述需求，使用Python编写一个脚本可以批量地把EISeg生成的24位伪彩图转化为8位深的伪彩图。这样的操作能够确保所有的分割数据格式一致，并且可以直接用于语义分割任务中的模型训练过程。