灰度图转二值mask
时间: 2023-10-27 18:05:29 浏览: 123
将灰度图转换为二值mask的方法是使用阈值化。阈值化是将灰度图中的像素值根据一个设定的阈值,将小于阈值的像素设为0(黑色),大于等于阈值的像素设为255(白色)的过程。
以下是用Python实现灰度图转二值mask的示例代码:
```
import cv2
# 读取灰度图
gray_img = cv2.imread('灰度图.png', 0)
# 设置阈值
threshold = 128
# 阈值化
_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 保存二值mask
cv2.imwrite('二值mask.png', binary_img)
```
相关问题
json 转mask图像
将 JSON 数据解析,然后根据其中的坐标信息生成对应的二值化图像即可。具体步骤如下:
1. 解析 JSON 数据,获取坐标信息。
2. 创建一个空白的图像,大小与原始图片相同。
3. 根据坐标信息,在空白图像上绘制出对应的区域,将其填充为白色。
4. 将空白图像转换为灰度图像。
5. 将灰度图像二值化,将所有非白色像素设为黑色,白色像素设为白色。
6. 保存二值化后的图像。
需要注意的是,JSON 数据中的坐标信息可能是相对位置,需要根据实际情况进行转换。另外,生成的二值化图像可能需要进行一些后处理,如去除噪声等。
获取一张灰度图像像素值分布 代码
以下是Python实现的获取一张灰度图像像素值分布的代码:
```python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 统计像素值分布
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
# 绘制直方图
plt.plot(hist)
plt.xlim([0, 256])
plt.xlabel('Pixel value')
plt.ylabel('Number of pixels')
plt.show()
```
代码中使用了 `cv2.calcHist()` 函数统计灰度图像的像素值分布,其中参数含义如下:
- `images`:输入图像
- `channels`:需要统计的通道,对于灰度图像只需传入 `[0]`
- `mask`:掩码图像,用于只统计指定区域的像素值分布,一般为 `None`
- `histSize`:直方图的大小,一般为256
- `ranges`:像素值范围,一般为 `[0, 256]`
可以根据实际情况调整参数,以达到最佳效果。最后使用 `matplotlib` 库绘制直方图,可视化显示像素值分布情况。