怎么用MATLAB自带的语句进行图片二值化

在MATLAB中，可以使用`imbinarize`函数来进行图片的二值化处理。这个函数是图像处理工具箱的一部分，其基本语法如下：

binary_image = imbinarize(original_image, threshold)

这里的`original_image`是你需要进行二值化的原图，`threshold`是确定像素是否转换为黑色（0）或白色（1）的阈值。你可以直接提供一个数值作为阈值，或者让MATLAB自动计算合适的阈值，例如：

% 使用默认阈值
binary_image = imbinarize(original_image);

% 自动阈值
binary_image = imbinarize(original_image, 'adaptive');

% 或者设置特定全局阈值
global_threshold = 0.5; % 假设0.5是一个合理的阈值
binary_image = imbinarize(original_image, global_threshold);

`imbinarize`会返回一个二值图像，其中大于指定阈值的像素被设置为1，其余为0。

相关问题

怎么用MATLAB自带的语句进行图片二值化，并输出图片

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：

   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：

   % 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：

   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。