PIL迭代法实现二值化
时间: 2023-10-31 08:06:19 浏览: 51
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。
相关问题
python迭代法图像二值化
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。
阈值化分割实现PIL实现
阈值化分割的PIL实现可以使用以下步骤:
1. 读取图像数据,并将其转换为灰度图像。
2. 设定阈值。通常情况下,阈值可以通过经验或图像特征分析来确定,也可以通过试错法来选择。
3. 使用Image.point()函数对每个像素进行转换,将像素的灰度值与阈值进行比较,将像素分为目标像素和背景像素。
4. 显示二值图像。
以下是Python代码实现:
```python
from PIL import Image
# 读取图像并转换为灰度图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')
# 设定阈值
threshold_value = 128
# 对每个像素进行转换
img_binary = img.point(lambda x: 255 if x > threshold_value else 0)
# 显示二值图像
img_binary.show()
```
在上面的代码中,我们使用PIL库中的Image.open()函数读取图像,并使用convert()函数将图像转换为灰度图像。然后,我们设定阈值threshold_value,并使用point()函数对每个像素进行转换,将像素的灰度值与阈值进行比较,将像素分为目标像素和背景像素。最后,我们使用show()函数显示二值图像。