图像二值化python代码

以下是Python中使用OpenCV库进行图像二值化的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示图像
cv2.imshow("binary image", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.threshold()`函数用于进行二值化操作，参数说明如下：

- 第一个参数：输入图像，灰度图像
- 第二个参数：阈值，超过这个值的像素点被置为高亮（255），低于这个值的像素点被置为暗色（0）
- 第三个参数：高亮像素点的取值（通常为255）
- 第四个参数：二值化方法，这里选择了`cv2.THRESH_BINARY`，表示简单的二值化操作

通过调整阈值的大小，可以得到不同的二值化效果。

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图像二值化代码python

以下是一个简单的图像二值化代码的Python实现：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 图像二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值化后的图像
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用的是OpenCV库，将原始图像读取后，调用cv2.threshold()函数进行二值化处理。如果像素值大于阈值127，则将像素值设置为255，否则设置为0。最后显示二值化后的图像。

图像二值化python

在Python中，可以使用OpenCV库来实现图像的二值化。下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg',0)  # 以灰度图像读取

# 进行全局阈值二值化
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原图和二值化结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像，其中参数`0`表示以灰度图像的方式读取。然后使用`cv2.threshold()`函数进行全局阈值二值化，该函数的参数依次为输入图像、阈值、最大像素值和阈值类型。返回值中的下划线表示阈值，而`binary_image`则是二值化后的图像。

最后使用`cv2.imshow()`函数显示原图和二值化结果，并通过`cv2.waitKey(0)`等待键盘输入来关闭窗口。

需要注意的是，上述代码中的阈值为127，当像素值大于127时设为255（白色），小于等于127时设为0（黑色）。你可以根据具体需求调整阈值来得到不同的二值化效果。