二值化图像不是应该包含0和255吗

二值化图像是一种只包含两种像素值的图像，通常是黑色和白色。在8位灰度图像中，通常将像素值小于128的像素设置为0，将像素值大于等于128的像素设置为255，以实现二值化。因此，二值化图像的像素值只包含0和255。

相关问题

matlab图像锐化和二值化

matlab是一种用于图像处理和分析的强大工具，可以通过一系列的函数和工具箱来实现图像的锐化和二值化处理。

图像锐化是通过增强图像的边缘和细节来改善图像的清晰度和质量。在matlab中，可以使用imsharpen函数来对图像进行锐化处理。该函数可以通过调整参数来控制锐化的强度和效果，从而实现不同程度的图像锐化。

而图像二值化是将图像的灰度级别转换为黑白两色的过程。在matlab中，可以使用im2bw函数来实现图像的二值化处理。该函数可以根据给定的阈值将图像转换为黑白二值图像，从而实现图像中物体与背景的清晰分离。

对于图像锐化和二值化处理，matlab还提供了丰富的图像处理工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。这些工具箱中包含了各种图像处理算法和函数，可以帮助用户快速高效地实现图像处理任务。

总而言之，通过使用matlab的图像处理工具和函数，用户可以轻松实现图像的锐化和二值化处理，从而改善图像的质量和清晰度，满足不同应用场景的需求。

图像二值化及相反二值化，包括图像缩放的函数和代码

图像二值化是将图像中的像素值转换为二值（0或255）的过程，常用于物体检测、边缘检测等应用。相反二值化则是将二值化后的图像进行反转，即将黑色像素变为白色，白色像素变为黑色。

以下是使用Python和OpenCV库进行图像二值化和相反二值化的代码示例：

import cv2

# 图像二值化
def image_binarization(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用自适应阈值方法进行二值化
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    return binary

# 图像相反二值化
def image_inverse_binarization(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用自适应阈值方法进行二值化
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
    return binary

# 图像缩放
def image_rescale(image, scale_percent):
    # 计算缩放后的宽度和高度
    width = int(image.shape[1] * scale_percent / 100)
    height = int(image.shape[0] * scale_percent / 100)
    # 缩放图像
    resized = cv2.resize(image, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
    return resized

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像二值化
binary_image = image_binarization(image)

# 图像相反二值化
inverse_binary_image = image_inverse_binarization(image)

# 图像缩放
rescaled_image = image_rescale(image, 50)  # 缩放比例为50%

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.imshow('Inverse Binary Image', inverse_binary_image)
cv2.imshow('Rescaled Image', rescaled_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保在运行代码之前已经安装了OpenCV库，并将'image.jpg'替换为你自己的图像路径。在代码中，`image_binarization`函数使用自适应阈值方法进行图像二值化，`image_inverse_binarization`函数将二值化后的图像进行反转，`image_rescale`函数用于图像缩放。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像、二值化图像、相反二值化图像和缩放后的图像。