OpenCV Python – 如何将彩色图像转换为二进制图像？
我们使用 cv2.threshold（） 将灰度图像转换为二进制图像。要将彩色图像转换为二进制图像，我们首先使用 cv2.cvtColor（） 将彩色图像转换为灰度图像，然后在灰度图像上应用 cv2.threshold（）。
步骤
可以按照以下给定的步骤将彩色图像转换为二进制图像-
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导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 OpenCV。确保您已经安装了它。
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使用 cv2.imread（） 读取输入图像。使用此方法读取的 RGB 图像采用 BGR 格式。（可选）将读取的 BGR 图像分配给 img。
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现在使用 cv2.cvtColor（） 函数将此 BGR 图像转换为灰度图像，如下所示。（可选）将转换后的灰度图像指定为灰度。
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在灰度图像灰色上应用阈值 cv2.threshold（） 以将其转换为二进制图像。调整第二个参数（threshValue）以获得更好的二进制图像。
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显示转换后的二进制图像。
让我们看一些例子，以便清楚地理解这个问题。
在下面的示例中，我们将使用以下图像作为输入文件。
例
在这个 Python 程序中，我们将彩色图像转换为二进制图像。我们还显示二进制图像。
# 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
When you run the above program, it will produce the following output window showing the binary image.
例
在此示例中，我们将彩色图像转换为二进制图像。我们还显示原始图像、灰度图像和二进制图像。
# 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
当您运行上述程序时，它将产生以下输出窗口，显示原始，灰度和二进制图像。
请注意灰度图像和二进制图像之间的区别。二进制图像只有两种颜色：白色和黑色。二进制图像的像素值为 0（黑色）或 255（白色）。