python 图片二值化处理（处理后为纯黑白的图片）

下面是详细讲解“Python 图片二值化处理”的完整攻略：

什么是图片二值化

图片二值化是将彩色或灰度图像转换为黑白图像的过程。在处理过程中，我们将一张图片的所有颜色点转换成黑白两种颜色：黑色和白色。其中，黑色代表像素点的值低于设定的阈值，白色代表像素点的值高于设定的阈值。

实现方法

Python 的 PIL 库提供了方法来实现图片二值化处理。使用 PIL 库，我们可以将图像打开并转换为灰度图像。然后，我们可以通过设置一个阈值来从灰度图像中创建一个二值化图像。主要实现步骤如下：

1. 导入 PIL 库

from PIL import Image, ImageOps

1. 打开图像

im = Image.open('image.png')

1. 将图像转换为灰度图像

im = ImageOps.grayscale(im)

1. 将灰度图像转化成二值图像

threshold = 128
im = im.point(lambda p: p > threshold and 255)

1. 图像保存

im.save('output.png')

示例

示例1：使用python进行图片二值化

from PIL import Image, ImageOps

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

# 将原始图片转换为灰度图像
grayscale_image = ImageOps.grayscale(original_image)

# 将灰度图像转化成二值图像
threshold = 128
binary_image = grayscale_image.point(lambda p: p > threshold and 255)

# 保存二值化图像
binary_image.save('result.png')

示例2：批量处理文件夹中的图片

import os
from PIL import Image, ImageOps

# 定义目录路径和二值化阈值
directory = "/images/"
threshold = 128

# 循环处理目录中的图片
for filename in os.listdir(directory):
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 读取原始图片
        original_image = Image.open(os.path.join(directory, filename))

        # 将原始图片转换为灰度图像
        grayscale_image = ImageOps.grayscale(original_image)

        # 将灰度图像转化成二值图像
        binary_image = grayscale_image.point(lambda p: p > threshold and 255)

        # 保存二值化图像
        binary_image.save(os.path.join(directory, "result_" + filename))

以上就是关于“Python 图片二值化处理”的完整攻略和示例。希望对您有所帮助！