[教程]Python OpenCV 图像二值化技术

图像二值化是一种图像处理技术，它将图像的像素值转换为黑色和白色两个值之一。Python OpenCV 是一个强大的图像处理库，提供了丰富的函数和工具，可以实现图像二值化的各种方法。在本文中，我们将介绍...

图像二值化是一种图像处理技术，它将图像的像素值转换为黑色和白色两个值之一。Python OpenCV 是一个强大的图像处理库，提供了丰富的函数和工具，可以实现图像二值化的各种方法。在本文中，我们将介绍几种常见的图像二值化技术及其在Python OpenCV 中的实现方法。

1. 全局阈值法：全局阈值法是将图像所有像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，并将灰度值大于阈值的像素置为白色，小于阈值的像素置为黑色。在Python OpenCV 中，可以使cv2.threshold()函数来实现全局阈值法。示例代码如下：

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg", 0)
# 使用全局阈值法进行二值化
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示二值化后的图像
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 自适应阈值法：自适应阈值法是根据图像局部区域的灰度值来自动确定阈值。与全局阈值法不同，自适应阈值法能够根据图像的不同部分自动调整阈值，适用于具有不均匀光照条件的图像。在Python OpenCV 中，可以使cv2.adaptiveThreshold()函数来实现自适应阈值法。示例代码如下：

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg", 0)
# 使用自适应阈值法进行二值化
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# 显示二值化后的图像
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. Otsu's 二值化法：Otsu's 二值化法是一种自动确定阈值的方法，它能够根据图像的整体情况来选择最佳阈值。在Python OpenCV 中，可以使cv2.threshold()函数结cv2.THRESH_OTSU参数来实现Otsu's 二值化法。示例代码如下：

import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg", 0)
# 使用Otsu's 二值化法进行二值化
_, binary_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示二值化后的图像
cv2.imshow("Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结：Python OpenCV 提供了多种图像二值化的方法，包括全局阈值法、自适应阈值法和Otsu's 二值化法。选择合适的方法取决于图像的特点和应用的需求。通过灵活使用这些方法，可以将图像转换为黑白形式，在很多图像处理应用中发挥重要作用。