python二值圖像

A. python怎麼用PIL模塊處理BMP圖像 二值化

Pillow 提供了一個 .load() 方法，用來處理像素。圖片嘛，當然是二維的，有寬和高的。

pixels = image.load()
for x in ramge(image.width):
for y in range(image.height):
pixsels[x, y] = 255 if pixsels[x, y] > 125 else 0

當然了，只是最簡單的二值化的話，直接 image.convert('1') 就可以了 :-)

B. Python視覺識別--OpenCV開閉操作\分水嶺演算法(九)

閉操作：
1、圖像形態學的重要操作之一，基於膨脹與腐蝕操作組合形成的
2、主要是應用在二值圖像分析中，灰度圖像也可以
3、開操作=膨脹+腐蝕，輸入圖像+結構元素
開操作：
1、圖像形態學的重要操作之一，基於膨脹與腐蝕操作組合形成的
2、主要是應用在二值圖像分析中，灰度圖像也可以
3、開操作=腐蝕+膨脹，輸入圖像+結構元素
開操作與閉操作的區別是：膨脹與腐蝕的順序
開操作作用：消除圖像中小的干擾區域
閉操作作用：填充小的封閉區域

C. python如何實現二值

• 打開Python的shell界面，如圖所示。

  

D. python opencv身份證灰度圖二值化應該怎麼處理

圖像的灰度處理：
CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE，這是最簡單之間的辦法，在載入圖像時直接處理
IplImage*
Igray=
cvLoadImage
("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
得到的圖像就是單通道的，也能夠用這個函數：CVAPI(void)
cvCvtColor
(
const
CvArr*
src,
CvArr*
dst,
int
code
);
code=CV_BGR2GRAY;
opencv還提供了非常多方式，我這邊就不一一舉例了。

E. 利用 opencv實現圖像自適應二值化 --python

閾值化：給定一個數組和一個與之，然後根據數組中的每個元素的值，是高於還是低於閾值而進行一些操作。如果像素值大於閾值，則分配給它一個值(如白色的)，否則它被分配給另一個值(如黑色)。

此為固定閾值的事例。具體效果如下：

函數中四個參數分別是原圖像、閾值、最大值、閾值類型
閾值類型一般分為五種：
cv2.THRESH_BINARY——大於閾值的部分像素值變為最大值，其他變為0
cv2.THRESH_BINARY_INV——大於閾值的部分變為0，其他部分變為最大值
cv2.THRESH_TRUNC——大於閾值的部分變為閾值，其餘部分不變
cv2.THRESH_TOZERO——大於閾值的部分不變，其餘部分變為0
cv2.THRESH_TOZERO_INV——大於閾值的部分變為0，其餘部分不變

自適蘆團應閾值緩中是根據圖像上的每一個小區域計算與其對應的閾值，因此在同一幅圖像上採用的是不同的閾值，從而能使我們在亮度 不同的情況下得到更好的結果。

th2為算術平均擾嘩山法的自適應二值化
th3為高斯加權均值法自適應二值化
結果如下：

F. 為什麼 二值圖像 全黑 python

圖像祥此的細化主要是針對二值圖而言所謂骨架，可以理解為埋宴沖圖像的中軸，一個長方形的骨架，是它的長方向上的中軸線，圓的骨架是它的圓心，直線彎殲的骨架是它自身，孤立點的骨架也是自身。

G. 如何用python取圖片輪廓

1、查找輪廓（find_contours)

measure模塊中的find_contours()函數，可用來檢測二值圖像的邊緣慧游輪廓。

函數原型為：

skimage.measure.find_contours(array,level)

array: 一個二值數組圖像

level: 在圖像中查找輪廓的級別值

返回輪廓列表集合，可用for循環取出每一條輪廓。

例1：

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
fromskimageimportmeasure,draw

#生成二值測試圖像
img=np.zeros([100,100])
img[20:40,60:80]=1#矩形
rr,cc=draw.circle(60,60,10)#小圓
rr1,cc1=draw.circle(20,30,15)#大圓
img[rr,cc]=1
img[rr1,cc1]=1

#檢測所有圖形的輪廓
contours=measure.find_contours(img,0.5)

#繪制輪廓前陵銷
fig,(ax0,ax1)=plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax1.imshow(img,plt.cm.gray)
forn,contour汪則inenumerate(contours):
ax1.plot(contour[:,1],contour[:,0],linewidth=2)
ax1.axis('image')
ax1.set_xticks([])
ax1.set_yticks([])
plt.show()

結果如下：不同的輪廓用不同的顏色顯示