Python如何计算二值化图像

来源于数码通 2023-10-01 22:47 动态

二值化是图像处理中的常见操作。通过将图像中的像素值限制在两个值之间的范围，可以将图像转换为仅包含两种颜色的图像。在Python中，我们可以使用OpenCV库来计算二值化图像。

1。导入必要的库并加载图像

首先，我们需要导入必要的库，包括OpenCV和NumPy。然后我们使用OpenCV的imread函数加载要处理的图像。

导入cv2
将 numpy 导入为 np

#加载图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

2。计算二值图像

接下来，我们使用OpenCV的threshold函数来计算二值化图像。该函数需要指定一个阈值，将像素值小于阈值的像素设置为0，将像素值大于等于阈值的像素设置为255。

#计算二值图像
ret, binary_image = cv2.threshold(图像, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3。显示并保存结果

最后，我们可以使用OpenCV的imshow函数来显示计算结果，并使用imwrite函数来保存计算结果。

#显示计算结果
cv2.imshow（'二值图像'，binary_image）
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存计算结果
cv2.imwrite('binary_image.jpg', binary_image)

4。完整代码

这是完整的代码示例：

导入cv2
将 numpy 导入为 np

#加载图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 计算二值化图像
ret, binary_image = cv2.threshold(图像, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示计算结果cv2.imshow（'二值图像'，binary_image）
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存计算结果
cv2.imwrite('binary_image.jpg', binary_image)

通过以上步骤，我们就可以轻松使用Python和OpenCV来计算二值化图像了。

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