怎么在python中處理圖像二值化？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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Python主要用來做什么

Python主要應(yīng)用于：1、Web開發(fā)；2、數(shù)據(jù)科學(xué)研究；3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲；4、嵌入式應(yīng)用開發(fā)；5、游戲開發(fā)；6、桌面應(yīng)用開發(fā)。

一、圖像二值化

圖像二值化是指將圖像上像素點的灰度值設(shè)定為0或255，即整個圖像呈現(xiàn)明顯的黑白效果的過程。

二、python圖像二值化處理

1.opencv簡單閾值cv2.threshold

2.opencv自適應(yīng)閾值cv2.adaptiveThreshold

有兩種方法可用于計算自適應(yīng)閾值：mean_c和guassian_c

3.Otsu's二值化

三、示例：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
img = cv2.imread('scratch.png', 0)
# global thresholding
ret1, th2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Otsu's thresholding
th3 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# Otsu's thresholding
# 閾值一定要設(shè)為 0 !
ret3, th4 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# plot all the images and their histograms
images = [img, 0, th2, img, 0, th3, img, 0, th4]
titles = [
  'Original Noisy Image', 'Histogram', 'Global Thresholding (v=127)',
  'Original Noisy Image', 'Histogram', "Adaptive Thresholding",
  'Original Noisy Image', 'Histogram', "Otsu's Thresholding"
]
# 這里使用了 pyplot 中畫直方圖的方法, plt.hist, 要注意的是它的參數(shù)是一維數(shù)組
# 所以這里使用了( numpy ) ravel 方法,將多維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維,也可以使用 flatten 方法
# ndarray.flat 1-D iterator over an array.
# ndarray.flatten 1-D array copy of the elements of an array in row-major order.
for i in range(3):
  plt.subplot(3, 3, i * 3 + 1), plt.imshow(images[i * 3], 'gray')
  plt.title(titles[i * 3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(3, 3, i * 3 + 2), plt.hist(images[i * 3].ravel(), 256)
  plt.title(titles[i * 3 + 1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(3, 3, i * 3 + 3), plt.imshow(images[i * 3 + 2], 'gray')
  plt.title(titles[i * 3 + 2]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

看完上述內(nèi)容，你們掌握怎么在python中處理圖像二值化的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！