怎么用MATLAB自带的语句进行图片二值化,并输出图片
时间: 2024-09-26 07:02:25 浏览: 33
Floyd Steinberg Dithering Algorithm:为图片实现了基本的 Floyd Steinberg 抖动算法-matlab开发
在MATLAB中,二值化通常用于将图像转换成只有两个灰度级别的黑白图像,这对于后续的图像处理任务如边缘检测、物体识别等非常有用。你可以使用`imbinarize`函数来进行图片二值化。以下是简单的步骤:
1. 首先,假设你有一个名为`input_image.jpg`的RGB图像文件,你可以使用`imread`函数加载它:
```matlab
img = imread('input_image.jpg');
```
2. 然后,对图像进行二值化。`imbinarize`函数可以根据阈值或者自适应的方法(例如Otsu's thresholding)来划分像素到黑色和白色两类:
```matlab
% 使用全局阈值
binary_img = imbinarize(img);
% 或者使用自适应阈值
binary_img_adaptive = imbinarize(img, ' adaptive', 'otsu');
```
3. 最后,你可以使用`imshow`函数查看结果:
```matlab
figure;
imshow(binary_img);
title('Binarized Image (Global Threshold)');
figure;
imshow(binary_img_adaptive);
title('Binarized Image (Adaptive Otsu Threshold)');
```
这将会分别显示原始图像及其二值化后的版本。
注意:如果你的图像不是灰度图,需要先通过`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像再进行二值化操作。
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