Python 将OpenCV图像转换为黑白图像

如何将灰度OpenCV图像转换为黑白？我看到已经有人问了一个问题，但我使用的是OpenCV 2.3，而建议的解决方案似乎不再有效

我正在尝试将灰度图像转换为黑白，这样任何不是绝对黑色的东西都是白色的，并将其用作的遮罩，以便忽略在黑色遮罩区域边缘发现的关键点

下面的Python让我几乎达到了目的，但是发送到threshold（）的阈值似乎没有任何效果。如果我将其设置为0、16、128或255，结果是相同的，值大于128的所有像素都变为白色，其他所有像素都变为黑色

我做错了什么

import cv, cv2
fn = 'myfile.jpg'
im_gray = cv2.imread(fn, cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
im_gray_mat = cv.fromarray(im_gray)
im_bw = cv.CreateImage(cv.GetSize(im_gray_mat), cv.IPL_DEPTH_8U, 1);
im_bw_mat = cv.GetMat(im_bw)
threshold = 0 # 128#255# HAS NO EFFECT!?!?
cv.Threshold(im_gray_mat, im_bw_mat, threshold, 255, cv.CV_THRESH_BINARY | cv.CV_THRESH_OTSU);
cv2.imshow('', np.asarray(im_bw_mat))
cv2.waitKey()

---

指定

CV\u THRESH\u OTSU

会导致忽略阈值。发件人：

此外，特殊值THRESH_OTSU可与上述值之一组合。在这种情况下，函数使用大津算法确定最佳阈值，并使用它代替指定的阈值。该函数返回计算出的阈值。目前，大津的方法仅用于8位图像

该代码从相机读取帧，并在值20处执行二进制阈值

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

using namespace cv;

int main(int argc, const char * argv[]) {

    VideoCapture cap; 
    if(argc > 1) 
        cap.open(string(argv[1])); 
    else 
        cap.open(0); 
    Mat frame; 
    namedWindow("video", 1); 
    for(;;) {
        cap >> frame; 
        if(!frame.data) 
            break; 
        cvtColor(frame, frame, CV_BGR2GRAY);
        threshold(frame, frame, 20, 255, THRESH_BINARY);
        imshow("video", frame); 
        if(waitKey(30) >= 0) 
            break;
    }

    return 0;
}

---

使用新的cv2 Python绑定，逐步回答与您提到的答案类似的问题：

1。读取灰度图像

import cv2
im_gray = cv2.imread('grayscale_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2。将灰度图像转换为二进制图像

(thresh, im_bw) = cv2.threshold(im_gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

它使用大津的方法从图像自动确定阈值，或者如果您已经知道可以使用的阈值：

thresh = 127
im_bw = cv2.threshold(im_gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

3。保存到磁盘

cv2.imwrite('bw_image.png', im_bw)

---

请注意，如果使用

cv.cv\u THRESH\u BINARY

表示大于阈值的每个像素都将成为最大值（在您的示例中为255），否则该值为0。显然，如果阈值为0，则所有内容都变为白色（maxValue=255），如果值为255，则所有内容都变为黑色（即0）

如果你不想计算出一个阈值，你可以使用大津的方法。但在OpenCV的实现中，该算法仅适用于8位图像。如果图像为8比特，请使用如下算法：

cv.Threshold（im_gray_mat，im_bw_mat，Threshold，255，cv.cv_THRESH_BINARY | cv.cv_THRESH_OTSU）

无论阈值的值是多少，如果您有一个8位图像。
只需编写以下代码片段即可将OpenCV图像转换为灰度图像

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg',0)
cv2.imshow('grey scale image',image)

请注意image.jpg和代码必须保存在同一文件夹中

请注意：


（'image.jpg'）
提供RGB图像
（'image.jpg'，0）
给出灰度图像
方法1
在将灰度图像转换为二值图像时，我们通常使用
cv2.threshold（）
并手动设置阈值。有时为了得到一个好的结果，我们选择了大津的二值化

我在读一些博客文章时遇到了一个小问题

将彩色（RGB）图像转换为灰度
获取灰度图像的中值
选择高于中值33%的阈值

为什么是33%？
这是因为33%适用于大多数图像/数据集

您也可以通过将
中值
替换为
均值
来计算相同的方法

方法2
另一种方法是从正或负的平均值中取标准偏差（
std
）的
x
；设定一个门槛。因此，它可能是以下之一：


th1=平均值-（x*std）
th2=平均值+（x*std）

注意：在应用阈值之前，建议在局部增强灰度图像的对比度（请参见）。
这是我在网上找到的两行代码，可能对初学者有帮助

# Absolute value of the 32/64
abs_image_in32_64 = np.absolute(image_in32_64)

image_8U = np.uint8(abs_image_in32_64)

对于那些做视频的人，我基于@tsh拼凑了以下内容：

import cv2 as cv
import numpy as np

def nothing(x):pass

cap = cv.VideoCapture(0)
cv.namedWindow('videoUI', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.createTrackbar('T','videoUI',0,255,nothing)

while(True):
    ret, frame = cap.read()
    vid_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv.getTrackbarPos('T','videoUI');
    vid_bw = cv.threshold(vid_gray, thresh, 255, cv.THRESH_BINARY)[1]

    cv.imshow('videoUI',cv.flip(vid_bw,1))

    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv.destroyAllWindows()

结果：

注意：至少在OpenCV 3.1（或更早版本）中，
cv2.CV\u LOAD\u IMAGE\u GRAYSCALE
现在是
cv2.IMREAD\u GRAYSCALE
。除此之外，该代码在使用Python 3.5时运行良好。这可能超出了问题的范围，但如果自动选择阈值，请您解释一下2中第一个代码中128的值意味着什么？该值没有什么特别之处，因为正如您所说，阈值是自动选择的。该值被忽略。查看如何使用cv2将获得的二进制图像转换为灰度图像？能否显示代码片段以（2）获得灰度图像的中值？@Wewer Yu可以这样使用
numpy
中提供的函数：
np.median（gray_image）
感谢分享（2）。灰度不是黑白的！