把灰度图像像素值大于0的点的像素值置为1的python代码

可以使用 numpy 库来实现：

import numpy as np

def binarize(img):
    binary_img = np.zeros_like(img)
    binary_img[img > 0] = 1
    return binary_img

其中，`img` 是输入的灰度图像。`binarize` 函数返回的是二值化后的图像，像素值为 0 或 1。

相关问题

python进行灰度图像像素值批量替换

可以使用PIL库来进行灰度图像像素值批量替换。以下是一个简单的示例代码：

from PIL import Image

# 打开原始图像
img = Image.open('original_image.jpg').convert('L')

# 获取图像的像素数据
pixels = img.load()

# 批量替换像素值
for i in range(img.size[0]):
    for j in range(img.size[1]):
        if pixels[i, j] < 128:
            pixels[i, j] = 0  # 将像素值小于128的像素替换为0
        else:
            pixels[i, j] = 255  # 将像素值大于等于128的像素替换为255

# 保存修改后的图像
img.save('modified_image.jpg')

在上述示例代码中，我们首先使用`Image.open()`函数打开原始图像，并使用`convert()`方法将其转换为灰度图像。然后，我们使用`load()`方法获取图像的像素数据，并使用两个嵌套的`for`循环遍历所有像素点。在每个像素点上，我们判断其像素值是否小于128，如果是，则将其像素值替换为0，否则将其像素值替换为255。最后，我们使用`save()`方法将修改后的图像保存到磁盘上。

python把灰度图像变成0-1灰度图像

可以使用以下代码将灰度图像变成0-1灰度图像：

import cv2

# 读取灰度图像
img_gray = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将灰度图像转换为0-1灰度图像
img_binary = cv2.threshold(img_gray, 0, 1, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 显示0-1灰度图像
cv2.imshow('0-1 Gray Image', img_binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.threshold()`函数可以将灰度图像二值化，第一个参数为原始灰度图像，第二个参数为阈值，第三个参数为最大值，第四个参数为二值化方式。在本例中，阈值为0，最大值为1，二值化方式为`cv2.THRESH_BINARY`，即将大于阈值的像素值设为最大值，小于等于阈值的像素值设为0。最终得到的`img_binary`就是0-1灰度图像。