怎么让图像二值化后大小和之前一样

如果想保持二值化后的图像大小与原图一致，可以使用一些方法来实现。其中一种方法是使用像素填充，即将二值化后的图像像素值由0和255改为其他值，例如中间值128，这样可以将每个像素的值由1 bit扩展为8 bits，即使用一个字节来表示每个像素。这样做的缺点是会增加图像的噪声和失真，因此需要根据具体情况选择是否使用。

另一种方法是使用无损压缩算法，例如PNG格式，这种格式可以将二值化后的图像压缩成较小的文件大小，同时保持图像质量不变。这种方法的优点是可以保留图像的清晰度和细节，但是需要额外的编码和解码过程，因此需要一定的计算资源。

相关问题

为什么图像二值化后大小和之前不一样

图像二值化是将图像中的像素值转换为只有两种取值的操作，一般是将灰度图像中的像素值转换为黑色和白色两种取值。在这个过程中，图像的像素值由原来的256个级别变为只有两种，因此图像的大小会变小，因为每个像素只需要用1 bit来表示。例如，一个原始大小为100x100像素的灰度图像，经过二值化后，大小变为100x100x1 bit，即10000 bits，相当于原来大小的1/8。因此，图像二值化后大小和之前不一样是正常现象。

图像二值化和归一化区别

图像二值化和归一化是图像处理中常用的两种操作，它们的作用和实现方式有所不同。

1. 图像二值化：
图像二值化是将图像的像素值限定在两个特定的值之间，通常是0和255（或者0和1），以实现图像的黑白化处理。二值化可以将图像中的目标物体与背景分离出来，便于后续的图像分析和处理。常见的二值化方法有全局阈值法、自适应阈值法等。

2. 图像归一化：
图像归一化是将图像的像素值进行线性变换，使得像素值范围映射到指定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。归一化可以消除图像之间的亮度差异，使得不同图像具有相似的亮度特性，方便进行图像比较和处理。常见的归一化方法有线性归一化、Z-score归一化等。