python 二值化

Python二值化是将图像转换为只有两种灰度值（一般是黑色和白色）的过程。有多种方法可以实现图像的二值化，其中包括使用固定阈值、自适应阈值等方法。

固定阈值二值化是最简单的一种方法，通过选取一个固定的阈值来将图像分割为黑白两部分。可以使用cv2.threshold函数来实现固定阈值二值化，代码如下：

image = cv2.imread(input_img_file)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, threshold_value, max_value, cv2.THRESH_BINARY)

其中，input_img_file是输入图像的文件路径，threshold_value是阈值，max_value是像素点的最大值（一般为255）。这段代码将读取输入图像并将其转换为灰度图像，在灰度图像上应用固定阈值二值化，并将结果存储在binary变量中。

自适应阈值二值化是根据图像不同区域的灰度特性来确定阈值的一种方法。可以使用cv2.adaptiveThreshold函数来实现自适应阈值二值化，代码如下：

image = cv2.imread(input_img_file)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary = cv2.adaptiveThreshold(gray, max_value, adaptive_method, threshold_type, block_size, constant)

其中，input_img_file是输入图像的文件路径，max_value是像素点的最大值（一般为255），adaptive_method是自适应阈值计算方法，threshold_type是阈值类型，block_size是用于计算阈值的像素邻域大小，constant是从计算的平均值或加权平均值中减去的常数。

以上是Python中实现二值化的两种方法，根据实际需求选择合适的方法来进行二值化处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python图像的二值化](https://blog.csdn.net/ljx1400052550/article/details/114735364)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python cv2 (二) 图像的灰度化 二值化 直方图 mask|均衡](https://blog.csdn.net/sdgpcc2000/article/details/121503294)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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