灰度图像二值化python

要将灰度图像进行二值化，可以使用以下Python代码：

from PIL import Image

# 读取灰度图像
img = Image.open('pictures/学习资料.jpg').convert('L')

# 自定义灰度界限，大于这个值为黑色，小于这个值为白色
threshold = 200
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)

# 图片二值化
binary_img = img.point(table, '1')

# 保存二值化后的图像
binary_img.save("pictures/学习资料_binary.jpg")

这段代码使用PIL库将灰度图像转换为二值图像。首先，将灰度图像读取并转换为灰度模式。然后，定义一个阈值，大于阈值的像素设为黑色，小于阈值的像素设为白色。最后，使用`point`方法将图像根据阈值进行二值化处理。最终，保存二值化后的图像。

相关问题

python灰度图像二值化

要将Python灰度图像二值化，可以使用OpenCV库中的threshold函数。以下是三种常用的二值化方法的示例代码：

1. 自定义阈值：使用图像的均值作为阈值来分割图像。

import cv2
import numpy as np

def custom_threshold(input_img_file):
    image = cv2.imread(input_img_file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    h, w = gray.shape[:2]
    m = np.reshape(gray, [1, h*w])
    mean = m.sum() / (h*w)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, mean, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    return binary

2. 全局阈值（THRESH_TRIANGLE）：使用三角形算法计算全局阈值来分割图像。

import cv2

def threshold_by_triangle(input_img_file):
    image = cv2.imread(input_img_file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_TRIANGLE)
    return binary

3. 自适应阈值（THRESH_TOZERO）：使用自定义的阈值来分割图像。

import cv2

def threshold_by_tozero(input_img_file):
    image = cv2.imread(input_img_file)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
    return binary

请注意，上述代码中的input_img_file是输入的灰度图像文件路径，binary是二值化后的图像。你可以根据自己的需求选择适合的二值化方法进行图像处理。

灰度转二值化python

### 回答1：
灰度转二值化是将一幅灰度图像转换为只有黑白两种颜色的二值图像的处理过程。在Python中，可以使用OpenCV库来实现灰度转二值化。

首先，需要导入OpenCV库并读取图像：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

接下来，可以使用阈值方法将灰度图像转换为二值图像。常用的阈值方法有全局阈值、自适应阈值等。

全局阈值方法中，使用`cv2.threshold()`函数来实现。该函数的输入参数包括原图像、设定的阈值、最大值和阈值类型等。

# 进行全局阈值处理
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

自适应阈值方法中，使用`cv2.adaptiveThreshold()`函数来实现。该函数的输入参数包括原图像、最大值、自适应方法（如均值、高斯等）、阈值类型、邻域大小等。

# 进行自适应阈值处理
binary = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

最后，可以使用`cv2.imshow()`函数和`cv2.waitKey()`函数来显示二值图像和保存结果。

# 显示二值图像
cv2.imshow("Binary Image", binary)

# 保存结果
cv2.imwrite("binary_image.jpg", binary)

# 等待按键结束程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是用Python实现灰度转二值化的步骤。根据具体需求，使用不同的阈值方法和参数来实现不同的效果。

### 回答2：
灰度转二值化是将一张灰度图像转化为二值图像的过程。在Python中，可以使用OpenCV库来完成灰度转二值化的操作。

要进行灰度转二值化，首先需要读取一张灰度图像。假设我们的图像文件名为"image.png"，可以使用OpenCV的cv2.imread()函数来读取图像：

import cv2

# 读取灰度图像
image = cv2.imread("image.png", 0)

然后，可以使用OpenCV的cv2.threshold()函数将灰度图像转化为二值图像。该函数需要设置一个阈值，将灰度图像的像素值与阈值进行比较，并将比阈值大的像素点设置为255（白色），比阈值小的像素点设置为0（黑色）。比如我们设置阈值为128：

# 灰度图像转二值图像
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

最后，可以使用OpenCV的cv2.imshow()函数将转化后的二值图像显示出来，并使用cv2.waitKey()函数等待按键退出：

# 显示二值图像
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)

完整的代码如下：

import cv2

# 读取灰度图像
image = cv2.imread("image.png", 0)

# 灰度图像转二值图像
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值图像
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)

这样，就完成了灰度转二值化的过程，最终会显示出转化后的二值图像。