【基础】二值化图像处理：方法与应用

# 1. 二值化图像处理概述**

二值化图像处理是一种将灰度图像转换为二值图像的技术，其中像素值仅为 0（黑色）或 1（白色）。它广泛用于图像分割、特征提取、图像识别和图像增强等计算机视觉任务中。二值化图像处理通过简化图像信息，使后续处理变得更加容易和高效。

# 2. 二值化图像处理方法

### 2.1 基于阈值的二值化

基于阈值的二值化是一种简单的二值化方法，它将图像中的每个像素与一个阈值进行比较，如果像素值大于或等于阈值，则将其设置为白色（255），否则设置为黑色（0）。

#### 2.1.1 全局阈值法

全局阈值法使用一个固定的阈值来处理整个图像。该阈值通常是图像中所有像素值的平均值或中值。全局阈值法简单易用，但对于具有复杂光照条件或噪声的图像效果不佳。

import cv2

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

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算全局阈值
threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 显示二值化图像
cv2.imshow('Binary Image', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**代码逻辑分析：**

* `cv2.threshold` 函数将灰度图像转换为二值图像。
* `threshold` 参数指定阈值。
* `255` 参数指定白色像素值。
* `cv2.THRESH_BINARY` 参数指定二值化类型（黑色和白色）。

#### 2.1.2 局部阈值法

局部阈值法将图像划分为较小的区域，并为每个区域计算一个局部阈值。局部阈值法可以更好地处理具有不均匀光照条件的图像。

import cv2

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

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算局部阈值
threshold = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示二值化图像
cv2.imshow('Binary Image', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**代码逻辑分析：**

* `cv2.adaptiveThreshold` 函数计算局部阈值。
* `255` 参数指定白色像素值。
* `cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C` 参数指定局部阈值计算方法（高斯加权平均）。
* `cv2.THRESH_BINARY` 参数指定二值化类型（黑色和白色）。
* `11` 参数指定局部区域的大小。
* `2` 参数指定阈值偏移量。

### 2.2 基于聚类的二值化

基于聚类的二值化将图像中的像素聚类为两类（白色和黑色），然后将每个像素分配到最接近的聚类。基于聚类的二值化可以处理具有复杂纹理或噪声的图像。

#### 2.2.1 K-Means聚类

K-Means聚类是一种基于聚类的二值化方法，它将图像中的像素聚类为 K 个簇。然后，它将每个像素分配到最接近的簇，并将其设置为簇的中心。

import cv2
import numpy as np

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

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# K-Means聚类
kmeans = cv2.kmeans(gray.reshape((-1, 1)), 2)[1].flatten()

# 二值化图像
binary = np.where(kmeans == 0, 0, 255)

# 显示二值化图像
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**代码逻辑分析：**

* `cv2.kmeans` 函数执行 K-Means聚类。
* `gray.reshape((-1, 1))` 将图像转换为一维数组。
* `2` 参数指定聚类数。
* `flatten()` 函数将聚类结果展平为一维数组。
* `np.where` 函数将像素分配到最接近的聚类。

#### 2.2.2 模糊C均值聚类

模糊C均值聚类是一种基于聚类的二值化方法，它允许像素属于多个簇。模糊C均值聚类可以处理具有模糊边界的图像。

import cv2
import nump