python 图片二值化

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mob64ca12dc54c5 2024-05-17 03:52:44 ©著作权

文章标签 二值化 Python 直方图 文章分类 Python 后端开发

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Python 图片二值化

在数字图像处理中，二值化是一种常见的处理方法，用于将一幅灰度图像转换为只包含黑白两种颜色的二值图像。二值化处理可以帮助我们更好地识别图像中的目标，简化图像的复杂性，减少数据量等。在本文中，我们将介绍如何使用Python对图片进行二值化处理。

什么是二值化

二值化是将灰度图像中的像素值变为只有两个值（一般是0和255）的过程。通过设置一个阈值，将像素值小于阈值的设为0，大于等于阈值的设为255，从而将图像转换为黑白图像。二值化处理可以有效地突出图像中的目标，去除无关的背景信息。

Python 中的图片二值化

在Python中，我们可以使用OpenCV库来对图片进行二值化处理。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 设置阈值
threshold = 128

# 对图片进行二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 保存二值化后的图片
cv2.imwrite('binary_image.jpg', binary_image)

在上面的代码中，我们首先使用OpenCV库读取了一张灰度图片，并设定了一个阈值。然后使用cv2.threshold()函数将图片进行二值化处理，得到了二值化后的图片。最后将二值化后的图片保存到本地。

示例

下面是一个示例图片及其二值化后的图片：

原始图片

二值化图片

如何选择阈值

选择合适的阈值对于二值化处理非常重要。一般来说，可以尝试使用图像的直方图来选择一个合适的阈值。直方图可以帮助我们了解图像中像素值的分布情况，从而更好地选择阈值。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图片
image = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 绘制直方图
plt.hist(image.flatten(), 256, [0,256])
plt.show()

通过绘制直方图，我们可以看到图像中像素值的分布情况，从而选择一个合适的阈值进行二值化处理。