Traitement d'image avec la binarisation Python 100 knocks # 3
introduction
Salut, je suis Ramu. Ceci implémente également la binarisation familière dans le traitement d'image.
Troisièmement: la binarisation
La binarisation est le processus de conversion d'une image en une image monochrome avec seulement deux couleurs, noir et blanc. Ceci est généralement fait pour les images en niveaux de gris. De plus, lors de la binarisation, une valeur standard appelée seuil est déterminée. Remplacez les valeurs de pixels inférieures au seuil par du blanc et remplacez les pixels par des valeurs de pixels supérieures au seuil par du noir.
binarization.py
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
plt.gray()
def binarization(img):
#Copie d'image
dst = img.copy()
#Échelle de gris
gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#Seuil
th = 128
#Binarisation
idx = np.where(gray < th)
gray[idx] = 0
idx = np.where(gray >= th)
gray[idx] = 255
return gray
#Lecture d'image
img = cv2.imread('../assets/imori.jpg')
#Binarisation
mono = binarization(img)
#Enregistrer l'image
cv2.imwrite('result.jpg', mono)
#Affichage de l'image
plt.imshow(mono)
plt.show()
L'image de gauche est l'image d'entrée et l'image de droite est l'image de sortie. Comme l'image en échelle de gris, il n'y a pas de gris et c'est seulement du blanc et du noir.
en conclusion
Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter. [Github] d'imori_imori (https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock/blob/master/Question_01_10/answers_py/answer_2.py) a la réponse officielle, veuillez donc vérifier cela également. ..
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