python 灰度图片二值化-CFANZ编程社区

Python灰度图片二值化实现流程

1. 灰度化

首先，我们需要将彩色图片转换成灰度图片，以便后续处理。灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程，可以通过以下步骤实现：

1.1 读取图片

使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取原始彩色图片。

import cv2

# 读取原始图片
image = cv2.imread('image.jpg')

1.2 转换为灰度图片

使用OpenCV库中的cv2.cvtColor()函数将彩色图片转换为灰度图片。

# 将彩色图片转换为灰度图片
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 二值化

二值化是将灰度图片转换为黑白二值图片的过程，即将灰度值大于阈值的像素点设为白色（255），灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色（0）。可以通过以下步骤实现：

2.1 设置阈值

在二值化过程中，我们需要先设置一个阈值，用于判断像素点的灰度值是大于还是小于阈值。可以根据具体需求，手动设置一个合适的阈值。

# 设置阈值
threshold = 128

2.2 二值化处理

使用OpenCV库中的cv2.threshold()函数进行二值化处理。

# 对灰度图像进行二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3. 展示结果

最后，我们可以将原始彩色图片、灰度图片和二值化图片进行展示，以便观察结果。

# 展示结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Gray Image", gray_image)
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码示例

import cv2

# 读取原始图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将彩色图片转换为灰度图片
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设置阈值
threshold = 128

# 对灰度图像进行二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 展示结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Gray Image", gray_image)
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

序列图

sequenceDiagram
    participant 开发者
    participant 小白

    小白 ->> 开发者: 请求帮助实现灰度图片二值化
    开发者 ->> 小白: 解答灰度图片二值化实现步骤
    Note right of 开发者: 开发者撰写实现步骤文章
    
    开发者 ->> 小白: 提供完整代码示例
    Note right of 开发者: 开发者提供代码示例
    
    小白 ->> 开发者: 感谢帮助
    开发者 ->> 小白: 不客气，有任何问题再问我

关系图

erDiagram
    PARTICIPANT ||--o{ ARTICLE
    ARTICLE ||--o{ CODE
    CODE ||--o{ MARKDOWN
    ARTICLE ||--o{ SEQUENCE_DIAGRAM
    ARTICLE ||--o{ ER_DIAGRAM

以上就是实现Python灰度图片二值化的完整流程。希望对你有所帮助！若有任何问题，请随时向我提问。