使用两层for循环遍历像素点,判断像素点是否大于阈值,大则为255,小则为0。保存二值化图像在工程目录下。
时间: 2024-09-22 15:08:36 浏览: 52
在图像处理中,如果你想要将一张灰度图像进行二值化操作,你可以通过双层嵌套的`for`循环遍历每一个像素点。这个过程通常是这样的:
首先,创建一个二维数组或者矩阵来表示原始图像的像素,假设它是`image`。然后设置一个阈值`threshold`。
```python
# 假设 image 是一个二维数组,每个元素代表一个像素的灰度值
height, width = image.shape
# 创建一个新的二值图像 matrix,用于存储处理后的结果
binary_image = [[0] * width for _ in range(height)]
# 双层for循环遍历每个像素点
for i in range(height):
for j in range(width):
# 如果当前像素灰度值大于阈值
if image[i][j] > threshold:
# 设置为白色(二进制中的255)
binary_image[i][j] = 255
else:
# 小于等于阈值,设置为黑色(二进制中的0)
binary_image[i][j] = 0
# 最后,你可以选择将这个二值化的 `binary_image` 保存到工程目录下,例如用PIL库
from PIL import Image
binary_image = Image.fromarray(binary_image)
binary_image.save('binary_output.jpg')
```
在这个过程中,`binary_image` 就是一个根据原图像素值与阈值对比生成的二值图像。
阅读全文
相关推荐


















