So binarisieren Sie Bilder mit Python

So binarisieren Sie Bilder mit Python

Zusammenfassung:
In der digitalen Bildverarbeitung ist die Binarisierung eine sehr verbreitete Verarbeitungsmethode, die ein Farb- oder Graustufenbild in nur zwei Werte umwandelt. Das Bild ist normalerweise schwarz und weiß. Durch die Binarisierung des Bildes können die Konturen und Merkmale des Bildes hervorgehoben und nachfolgende Bildanalysevorgänge erleichtert werden. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python zum Binarisieren von Bildern vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt, um den Lesern ein besseres Verständnis zu erleichtern.

1. Notwendige Bibliotheken vorstellen
Bevor wir beginnen, müssen wir einige notwendige Bibliotheken vorstellen. In Python stehen viele Bildverarbeitungsbibliotheken zur Auswahl, beispielsweise PIL (Python Imaging Library) und OpenCV. In diesem Artikel wird die PIL-Bibliothek für die binäre Verarbeitung von Bildern verwendet. Sie müssen daher zuerst die PIL-Bibliothek installieren und vorstellen.

Codebeispiel:

from PIL import Image

2. Lesen und zeigen Sie das Originalbild an.
Vor der Binärverarbeitung müssen Sie zunächst das Originalbild lesen und anzeigen, um ein intuitiveres Verständnis der Ergebnisse der Verarbeitung zu erhalten.

Codebeispiel:

# 读取原始图片
image = Image.open('original_image.jpg')

# 显示原始图片
image.show()

3. Bildbinarisierung
Als nächstes müssen wir das Bild binarisieren. In der PIL-Bibliothek ist das Bildobjekt eine Matrix aus Pixelwerten, und der Wert jedes Pixels stellt die diesem Punkt entsprechenden Farbinformationen dar. Um ein Bild in ein Binärbild umzuwandeln, müssen Pixelwerte, die über dem Schwellenwert liegen, auf Weiß und Pixel unter dem Schwellenwert auf Schwarz gesetzt werden.

Codebeispiel:

# 设置二值化阈值
threshold = 128

# 获取图片的宽度和高度
width, height = image.size

# 创建一个新的图片对象，用来存储二值化处理后的结果
binary_image = Image.new('1', (width, height))

# 遍历原始图片的每个像素点
for y in range(height):
    for x in range(width):
        # 获取当前像素点的像素值
        pixel = image.getpixel((x, y))
        # 判断像素值是否大于阈值，如果大于则设置为白色，否则设置为黑色
        if pixel >= threshold:
            binary_image.putpixel((x, y), 255)
        else:
            binary_image.putpixel((x, y), 0)

# 显示二值化处理后的结果
binary_image.show()

4. Speichern und zeigen Sie das binarisierte Bild an.
Abschließend speichern wir das verarbeitete binarisierte Bild lokal und zeigen es an.

Codebeispiel:

# 保存二值化图片到本地
binary_image.save('binary_image.jpg')

# 显示二值化图片
binary_image.show()

Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt vor, wie man Python zum Binarisieren von Bildern verwendet. Durch Lesen des Originalbilds, Festlegen des Binarisierungsschwellenwerts, Durchlaufen jedes Pixels und Festlegen der Farbe des Pixels entsprechend der Größe des Pixelwerts kann der Effekt der Konvertierung eines Farb- oder Graustufenbilds in ein Binärbild erzielt werden. Diese binäre Verarbeitungsmethode kann in vielen Bildverarbeitungsanwendungsszenarien wie Konturerkennung, Bildsegmentierung und Zeichenerkennung verwendet werden. Ich hoffe, dass der Beispielcode in diesem Artikel den Lesern helfen kann, die Methode der Bildbinarisierungsverarbeitung besser zu verstehen und zu beherrschen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo binarisieren Sie Bilder mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!