Python图像阈值化处理及算法比对实例解析-猿码集

1. 前言

图像处理是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，利用图像处理技术可以对图像进行各种各样的分析和应用，如图像增强、图像压缩、目标检测等等。其中，阈值化处理是图像二值化处理中的一种，通常用于提取图像中感兴趣的目标，而抑制其它区域的干扰。

2. Python图像阈值化处理

2.1 基本原理

阈值化处理的基本思想是将图像上的每个像素点的灰度值与一个特定的阈值进行比较，如果该像素点的灰度值高于阈值，则将该像素点的值置为255（白色），否则置为0（黑色）。这样处理后可以将图像变成黑白两色，只有黑色和白色两种取值。

2.2 代码实现

Python中有多种图像处理库可以使用，这里介绍一下使用PIL库来进行图像阈值化处理：


from PIL import Image
def threshold(image_path, threshold_value):
    # 打开图像
    image = Image.open(image_path)
    # 获取图像的宽度和高度
    width, height = image.size
    # 创建一个新的图像对象
    new_image = Image.new("RGB", (width, height), "white")
    # 遍历图像上的每个像素点
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            # 获取该像素点的颜色值
            pixel = image.getpixel((x, y))
            # 计算像素点的灰度值
            gray = int(0.3 * pixel[0] + 0.59 * pixel[1] + 0.11 * pixel[2])
            # 判断该像素点的灰度值是否大于阈值
            if gray > threshold_value:
                # 如果大于阈值，设为白色
                new_image.putpixel((x, y), (255, 255, 255))
            else:
                # 否则设为黑色
                new_image.putpixel((x, y), (0, 0, 0))
    # 保存处理后的图像
    new_image.save("thresholded.png")

2.3 实例演示

下面使用上述代码对一张彩色图像进行阈值化处理：


# 阈值为128
threshold("image.jpg", 128)

处理后的图像如下：

3. 算法比对实例

3.1 Otsu算法

Otsu算法是一种自动确定阈值的方法。该算法的核心思想是在灰度直方图上寻找一个最佳的阈值，使得该阈值能够最大程度地区分出前景和背景。

3.2 代码实现

Python中可以使用OpenCV库来进行Otsu算法阈值化处理：


import cv2
def otsu_threshold(image_path):
    # 读入图像
    img = cv2.imread(image_path)
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 应用Otsu算法
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    # 保存处理后的图像
    cv2.imwrite("otsu_thresholded.png", thresh)

3.3 实例演示

下面使用上述代码对一张彩色图像进行Otsu算法阈值化处理：


otsu_threshold("image.jpg")

处理后的图像如下：

4. 总结

本文介绍了Python中使用PIL和OpenCV库进行图像阈值化处理的方法，并且演示了两种不同的阈值化处理算法。通过对比可以发现，Otsu算法能够更好地区分前景和背景，其效果要优于手动设定阈值的方法。

Python图像阈值化处理及算法比对实例解析