python将图像转为二值图像，并保存

要将图像转为二值图像并保存，可以在上一个示例代码的基础上进行修改，添加保存操作即可。

以下是一个示例代码，将RGB图像转为灰度图像，并使用Otsu自适应阈值算法将灰度图像转为二值图像，并保存为新的图像文件：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 自适应阈值算法，将灰度图像转为二值图像
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 保存二值图像
cv2.imwrite('binary_image.jpg', binary)

# 显示二值图像
cv2.imshow('binary image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，使用`cv2.imwrite()`函数将二值图像保存为新的图像文件，保存路径为当前工作目录下的`binary_image.jpg`文件。

相关问题

python将图像转为二值图像

要将图像转为二值图像，可以使用Python中的OpenCV库。

以下是一个示例代码，将RGB图像转为灰度图像，并使用Otsu自适应阈值算法将灰度图像转为二值图像：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 自适应阈值算法，将灰度图像转为二值图像
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 显示二值图像
cv2.imshow('binary image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，使用Otsu自适应阈值算法将灰度图像转为二值图像时，需要先将灰度图像转为单通道，即使用`cv2.cvtColor()`函数将BGR图像转为灰度图像。

python将矩阵转为二值图像

可以使用Python中的OpenCV库来将矩阵转为二值图像。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 生成一个5x5的随机矩阵
matrix = np.random.randint(2, size=(5, 5))

# 将矩阵转为灰度图像
gray = matrix * 255

# 将灰度图像转为二值图像
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow("Matrix", matrix.astype(np.uint8)*255)
cv2.imshow("Binary", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先生成一个5x5的随机矩阵，然后将矩阵转为灰度图像，再将灰度图像转为二值图像，最后显示结果。可以根据需要修改矩阵的大小和阈值来得到不同的二值图像。