OpenCV如何将图像转化为布尔值

OpenCV中的函数`cv::threshold`可以将图像转换为布尔值。该函数将图像灰度值与阈值进行比较，如果像素值大于阈值，则像素值被设置为一个固定值（例如255），否则被设置为另一个固定值（例如0）。为了将图像转换为布尔值，需要将阈值设置为一个合适的值，并将输出图像类型设置为`CV_8U`或`CV_8UC1`，这样输出图像中的像素值就只有0和1，即布尔值。

以下是一个示例代码：

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 读取图像
cv::Mat binaryImage; // 存储二值化结果的图像

cv::threshold(image, binaryImage, 128, 1, cv::THRESH_BINARY); // 将图像二值化

// 将二值化结果转换为布尔值
binaryImage.convertTo(binaryImage, CV_8U); // 将数据类型转换为CV_8U
binaryImage = binaryImage > 0; // 将非零值设置为1，零值设置为0

在上述代码中，我们首先使用`cv::imread`函数读取一张图像，然后使用`cv::threshold`函数将图像二值化。最后，我们通过`convertTo`函数将输出图像的数据类型转换为`CV_8U`，并将非零值设置为1，零值设置为0，从而将图像转换为布尔值。

相关问题

Python-OpenCV如何将图像转化为布尔值

在Python-OpenCV中，可以使用阈值函数将图像转换为布尔值。具体来说，可以使用cv2.threshold()函数来实现。

下面是一个简单的例子：

import cv2

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

# 将图像转换为布尔值
_, binary = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 打印转换后的布尔值
print(binary)

在这个例子中，首先读取了一张灰度图像，然后使用cv2.threshold()函数将图像转换为布尔值。该函数的第一个参数是要转换的图像，第二个参数是阈值，第三个参数是最大值，第四个参数是阈值类型。在这里，我们使用THRESH_BINARY类型，表示在图像的每个像素值大于阈值时，将其设置为最大值（255），否则设置为0。

最后，我们打印转换后的布尔值。请注意，转换后的图像是一个二维数组，其中每个元素都是0或1，0表示False，1表示True。

python opencv 布尔图像转灰度图像

布尔图像是指只有黑白两个像素值的图像，可以使用 OpenCV 中的 cv2.cvtColor() 函数将其转换为灰度图像。

具体步骤如下：

1. 读取布尔图像并将其存储为 NumPy 数组

import cv2
import numpy as np

bool_img = cv2.imread('bool_img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. 将布尔图像的像素值转换为灰度图像的像素值

gray_img = np.where(bool_img > 0, 255, 0).astype(np.uint8)

3. 显示灰度图像

cv2.imshow('Gray Image', gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

bool_img = cv2.imread('bool_img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
gray_img = np.where(bool_img > 0, 255, 0).astype(np.uint8)

cv2.imshow('Gray Image', gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()