python迭代法图像二值化
时间: 2023-07-08 14:17:08 浏览: 84
可以使用Python的Pillow库来进行图像的二值化处理。以下是一个简单的例子:
```python
from PIL import Image
# 打开图像文件
img = Image.open("image.jpg")
# 将图像转化为灰度图
gray_img = img.convert('L')
# 获取图片的宽和高
width, height = gray_img.size
# 迭代每一个像素点
for x in range(width):
for y in range(height):
# 获取当前像素点的灰度值
gray = gray_img.getpixel((x, y))
# 根据阈值进行二值化处理
if gray > 128:
gray_img.putpixel((x, y), 255) # 白色
else:
gray_img.putpixel((x, y), 0) # 黑色
# 保存处理后的图像
gray_img.save("binary_image.jpg")
```
在上面的代码中,我们先打开一张图像,然后将其转化为灰度图。接着,我们迭代每一个像素点,根据阈值(这里设为128)进行二值化处理,最后保存处理后的图像。
相关问题
迭代法二值化opencv
要使用迭代法进行二值化操作,可以使用OpenCV库中的adaptiveThreshold函数。adaptiveThreshold函数会根据图像局部区域的像素值自动调整阈值,从而实现二值化。
以下是使用迭代法进行二值化的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', 0)
# 应用迭代法二值化
_, binary = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,`cv2.threshold`函数的第二个参数为0表示自动计算全局阈值,第三个参数255表示将像素值大于阈值的设置为255,小于阈值的设置为0。`cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU`表示使用迭代法(OTSU方法)进行二值化。
PIL迭代法实现二值化
以下是使用PIL库实现二值化的迭代法代码:
```python
from PIL import Image
def binaryzation(img_path, threshold=128):
# 打开图片
img = Image.open(img_path).convert('L')
# 获取图片大小
width, height = img.size
# 阈值迭代
for y in range(height):
for x in range(width):
if img.getpixel((x, y)) < threshold:
img.putpixel((x, y), 0)
else:
img.putpixel((x, y), 255)
return img
```
其中,`img_path`表示图片路径,`threshold`表示阈值,默认为128。函数首先使用`PIL.Image.open()`打开图片,并将其转换为灰度图像。然后,对于每个像素点,如果其灰度值小于阈值,则将其设为黑色(0),否则设为白色(255)。最后,返回处理后的图片。