python实现图像二值化

图像二值化是将一幅灰度图像转换为只有两种颜色的图像，一般是黑色和白色。Python提供了许多库和方法来实现图像二值化，本文介绍常用的两种方法。

方法一：手动实现

手动实现二值化，即遍历图像的每一个像素点，根据其灰度值与阈值的大小关系，将其设为黑色或白色。

代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图片
threshold = 127  # 阈值

# 遍历每个像素点
for i in range(img.shape[0]):
    for j in range(img.shape[1]):
        if img[i, j] > threshold:
            img[i, j] = 255  # 白色
        else:
            img[i, j] = 0  # 黑色

cv2.imwrite('binary_image.jpg', img)  # 保存二值化后的图像

方法二：OpenCV库实现

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理和计算机视觉方面的功能。在OpenCV中，可以使用`cv2.threshold()`函数实现二值化。该函数的第一个参数是输入的灰度图像，第二个参数是阈值，第三个参数是最大像素值，第四个参数是二值化类型。

代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图片
threshold = 127  # 阈值

# 二值化
ret, binary_img = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imwrite('binary_image.jpg', binary_img)  # 保存二值化后的图像

以上是两种常用的图像二值化方法，其中OpenCV库实现更为简单和高效。