Python 图像二值化

背景介绍

在图像处理中，二值化是一种常见的操作，它将图像的像素值转换为只有两种值，通常是黑白。通过二值化，可以简化图像信息，便于后续处理，比如边缘检测、轮廓识别等。

二值化原理

二值化的原理很简单，遍历图像的每个像素点，将其灰度值与设定的阈值进行比较，大于阈值的像素点设为白色，小于等于阈值的像素点设为黑色。

代码示例

以下是一个通过Python实现图像二值化的示例代码：

from PIL import Image

def binaryzation(image_path, threshold):
    img = Image.open(image_path).convert("L")
    img = img.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)
    img.show()

binaryzation("image.jpg", 128)

流程图

flowchart TD
    Start --> LoadImage
    LoadImage --> ConvertToGrayscale
    ConvertToGrayscale --> Binaryzation
    Binaryzation --> ShowImage
    ShowImage --> End

序列图

sequenceDiagram
    participant User
    participant System
    User ->> System: Load Image
    System -->> User: Image loaded
    User ->> System: Convert to Grayscale
    System -->> User: Grayscale image
    User ->> System: Binaryzation
    System -->> User: Binaryzation complete
    User ->> System: Show Image
    System -->> User: Image displayed

结尾

通过以上代码示例，我们可以看到如何使用Python对图像进行二值化处理。二值化是图像处理中的基础操作，能够简化图像信息，方便后续处理。希望本文能帮助读者更好地理解图像二值化的原理和实现方式。