python 把图像中所有非黑色区域变成白色
时间: 2024-03-02 22:53:04 浏览: 57
可以使用OpenCV库来实现这个操作,具体步骤如下:
1. 读入图片并转换为灰度图像。
2. 将灰度图像二值化,将所有非黑色区域设为255(白色),所有黑色区域设为0。
3. 将二值化后的图像取反,即将白色变成黑色,黑色变成白色。
下面是代码示例:
```python
import cv2
# 读入图片并转换为灰度图像
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将灰度图像二值化
_, binary = cv2.threshold(gray, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 将二值化后的图像取反
binary = cv2.bitwise_not(binary)
# 显示结果并保存
cv2.imshow('result', binary)
cv2.imwrite('output.jpg', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
运行后,会将原图中所有非黑色区域变成白色,并保存为output.jpg。
相关问题
二值图像中 计算白色区域 若白色区域面积小于4个像素 则将该区域变为黑色 opencv python
可以使用OpenCV中的连通组件分析函数`cv2.connectedComponentsWithStats()`来实现。
首先将二值图像进行反转,使得白色区域变成黑色,黑色区域变成白色。然后使用`cv2.connectedComponentsWithStats()`函数得到所有连通组件的信息,其中第一个返回值为标记图像,每个连通组件的像素值都被标记为不同的整数值,第二个返回值为连通组件的数量,第三个返回值为每个连通组件的外接矩形、面积等信息。
遍历所有连通组件的面积信息,如果面积小于4个像素,则将对应的连通组件在标记图像中置为0,即黑色。
代码如下:
```python
import cv2
# 读取二值图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)
# 反转二值图像,使得白色区域变成黑色,黑色区域变成白色
img = cv2.bitwise_not(img)
# 连通组件分析
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8)
# 遍历所有连通组件的面积信息
for i in range(1, ret):
# 如果面积小于4个像素,则将对应的连通组件在标记图像中置为0,即黑色
if stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] < 4:
labels[labels == i] = 0
# 将标记图像进行反转,得到最终结果
img = cv2.bitwise_not(labels)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中`binary_image.png`为输入的二值图像文件名。
python 把图片内黑色部分变成白色的代码
可以使用Pillow库中的ImageOps.invert()方法,如下所示:
```python
from PIL import Image, ImageOps
image = Image.open("image.png")
inverted_image = ImageOps.invert(image)
inverted_image.show()
```
这段代码将打开名为“image.png”的图像文件,并将其黑色区域反转为白色。最终生成的图像将在新窗口中显示出来。