二值化图像灰度答案

【问题标题】：binarization an image grayscale二值化图像灰度
【发布时间】：2021-01-27 21:15:34
【问题描述】：

我是 python 新手，我的问题是关于编辑图像灰度的一些变化，我想对此图像进行二值化，大于 100 的像素值取值 1（白色），值低于100 取值 0（黑色）所以任何建议请（对不起我的英语不好）

我的代码：

`将 numpy 导入为 np 导入cv2

image = cv2.imread('Image3.png', 0)




dimension = image.shape
height = dimension[0]
width = dimension[1]

#finalimage = np.zeros((height, width))
for i in  range(height) :
    for j in  range(width):
        
        if (image[i, j] > 100):
            image[i][j] = [1]  
        else:
            image[i][j] = [0]

cv2.imshow('binarizedImage',image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【问题讨论】：

您可能想使用 255 而不是 1，但是这段代码有什么地方不能正常工作吗？
是的，当我执行程序时，它显示一个黑色图像

标签： python opencv computer-vision

【解决方案1】：

您可以尝试使用 OpenCV 函数 cv2.threshold 进行二值化。

import cv2
img = cv2.imread('Image3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
thresh = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
cv2.imshow('binarizedImage',thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【讨论】：

【解决方案2】：

我想你只想使用 np.where():

import numpy as np
image = np.array([[200, 50, 200],[50, 50 ,50],[10, 255, 10]]) #this will be your image instead

In [11]: image
Out[11]: 
array([[200,  50, 200],
       [ 50,  50,  50],
       [ 10, 255,  10]])

In [12]: np.where(image > 100, 1, 0)
Out[12]: 
array([[1, 0, 1],
       [0, 0, 0],
       [0, 1, 0]])

【讨论】：