OpenCV Python – 如何将彩色图像转换为二值图像？

我们使用cv2.threshold()将灰度图像转换为二值图像。要将彩色图像转换为二值图像，我们首先使用cv2.cvtColor()将彩色图像转换为灰度图像，然后对灰度图像应用cv2.threshold()。

步骤

可以按照以下步骤将彩色图像转换为二值图像：

  • 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是OpenCV。确保您已安装它。

  • 使用cv2.imread()读取输入图像。使用此方法读取的 RGB 图像是 BGR 格式。可以选择将读取的 BGR 图像分配给 img。

  • 现在，使用cv2.cvtColor()函数，将此 BGR 图像转换为灰度图像，如下所示。可以选择将转换后的灰度图像分配给 gray。

  • 对灰度图像 gray 应用阈值处理cv2.threshold()将其转换为二值图像。调整第二个参数 (threshValue) 以获得更好的二值图像。

  • 显示转换后的二值图像。

让我们看一些例子，以便更清楚地理解这个问题。

我们将在下面的示例中使用以下图像作为输入文件。


示例

在这个 Python 程序中，我们将彩色图像转换为二值图像。我们还显示二值图像。

# import required libraries
import cv2

# load the input image
img = cv2.imread('architecture1.jpg')

# convert the input image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# apply thresholding to convert grayscale to binary image
ret,thresh = cv2.threshold(gray,70,255,0)

# Display the Binary Image
cv2.imshow("Binary Image", thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

运行上述程序后，将生成以下输出窗口，显示二值图像。


示例

在这个示例中，我们将彩色图像转换为二值图像。我们还显示原始图像、灰度图像和二值图像。

# import required libraries
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# load the input image
img = cv2.imread('architecture1.jpg')

# convert the input image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# apply thresholding to convert grayscale to binary image
ret,thresh = cv2.threshold(gray,70,255,0)

# convert BGR to RGB to display using matplotlib
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# display Original, Grayscale and Binary Images
plt.subplot(131),plt.imshow(imgRGB,cmap = 'gray'),plt.title('Original Image'), plt.axis('off')
plt.subplot(132),plt.imshow(gray,cmap = 'gray'),plt.title('Grayscale Image'),plt.axis('off')
plt.subplot(133),plt.imshow(thresh,cmap = 'gray'),plt.title('Binary Image'),plt.axis('off')
plt.show()

输出

运行上述程序后，将生成以下输出窗口，显示原始图像、灰度图像和二值图像。


注意灰度图像和二值图像之间的区别。二值图像只有两种颜色：白色和黑色。二值图像的像素值要么为 0（黑色），要么为 255（白色）。

更新于：2022年12月2日

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