python对图片进行二值化

Python可以使用多种方法对图片进行二值化，其中最常用的是全局阈值法、自适应阈值法和OTSU二值化。

1、全局阈值法：全局阈值法是指通过设定一个固定的阈值来将图像分为两个部分，一部分是大于阈值的像素点，另一部分是小于阈值的像素点。可以使用OpenCV的cv2.threshold函数来实现全局阈值法的二值化。

2、自适应阈值法：自适应阈值法是指根据图像的局部特性来确定每个像素点的阈值。这种方法能够更好地适应图像的不同区域的亮度变化。可以使用OpenCV的cv2.adaptiveThreshold函数来实现自适应阈值法的二值化。

3、OTSU二值化：OTSU二值化是一种自动确定阈值的方法，它通过最大化类间方差的方法来确定最优阈值。可以使用OpenCV的cv2.threshold函数，并将参数设为cv2.THRESH_OTSU来实现OTSU二值化。

下面是一个使用Python实现全局阈值法的示例代码：

import cv2

def global_thresholding(input_img_file):
    image = cv2.imread(input_img_file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray,127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imshow("binary image", binary)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 调用函数进行二值化
global_thresholding("input_image.jpg")