python实现图片二值化及灰度处理方式

我就废话不多说了,直接上代码吧!

集成环境:win10 pycharm


#!/usr/bin/env python3.5.2
# -*- coding: utf-8 -*-
'''4图片灰度调整及二值化:
集成环境:win10 python3 Pycharm
'''

from PIL import Image

# load a color image
im = Image.open('picture\\haha.png' )#当前目录创建picture文件夹

# convert to grey level image
Lim = im.convert('L' )
Lim.save('pice.jpg' )

# setup a converting table with constant threshold
threshold = 185
table = []
for i in range(256):
  if i < threshold:
    table.append(0)
  else:
    table.append(1)

# convert to binary image by the table
bim = Lim.point(table, '1' )

bim.save('picf.png' )

以上这篇python实现图片二值化及灰度处理方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 用python处理图片实现图像中的像素访问

    前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

  • python opencv将图片转为灰度图的方法示例

    使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图. 将彩色图转为灰度图 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img_path = "timg.jpg" img = cv2.imread(img_path) #获取图片的宽和高 width,height = img.shape[:2][::-1] #将图片缩小

  • python实现图片处理和特征提取详解

    这是一张灵异事件图...开个玩笑,这就是一张普通的图片. 毫无疑问,上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片.这些都归功于我的妹妹,她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球.然而,我们生活在数字图片的年代,我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的. 在这篇文章中,我将带着你了解一些基本的图片特征处理.data massaging 依然是一样的:特征提取,但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理,但同时数据清理是在数据库.表.文本等中进行.这是如何

  • python3读取图片并灰度化图片的四种方法(OpenCV、PIL.Image、TensorFlow方法)总结

    在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图.作为一个刚入坑的小白,我在这篇博客记录了四种处理的方法. 首先导入包: import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image 方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图: img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.I

  • python实现图片二值化及灰度处理方式

    我就废话不多说了,直接上代码吧! 集成环境:win10 pycharm #!/usr/bin/env python3.5.2 # -*- coding: utf-8 -*- '''4图片灰度调整及二值化: 集成环境:win10 python3 Pycharm ''' from PIL import Image # load a color image im = Image.open('picture\\haha.png' )#当前目录创建picture文件夹 # convert to grey

  • python图片二值化提高识别率代码实例

    这篇文章主要介绍了python图片二值化提高识别率代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import cv2from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhanceimport reimport string def createFile(filePath,newFilePath): img = Image

  • python 图片二值化处理(处理后为纯黑白的图片)

    先随便招一张图片test.jpg做案例 然后对图片进行处理 # 图片二值化 from PIL import Image img = Image.open('test.jpg') # 模式L"为灰色图像,它的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度. Img = img.convert('L') Img.save("test1.jpg") # 自定义灰度界限,大于这个值为黑色,小于这个值为白色 threshold = 200 table = []

  • c#实现图片二值化例子(黑白效果)

    C#将图片2值化示例代码,原图及二值化后的图片如下: 原图: 二值化后的图像: 实现代码: using System; using System.Drawing; namespace BMP2Grey { class Program { static void ToGrey(Bitmap img1) { for (int i = 0; i < img1.Width; i++) { for (int j = 0; j < img1.Height; j++) { Color pixelColor

  • python验证码图片处理(二值化)

    写在最前面: 这个我打算分几次写,由于我们通过selenium拿到的图片会很模糊,所以使用Tesseract识别之前要对图片先进行处理. 第一步就是二值化,设定阈值,低于阈值全部为白色(置0),其余黑色(置1). import pytesseract from PIL import Image,ImageEnhance def binaryzation(threshold=145): #降噪,图片二值化 table = [] for i in range(256): if i < thresho

  • 详解Python+OpenCV实现图像二值化

    目录 一.图像二值化 1.效果 2.源码 二.图像二值化(调节阈值) 1.源码一 2.源码二 一.图像二值化 1.效果 2.源码 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # img = cv2.imread('test.jpg') #这几行是对图像进行降噪处理,但事还存在一些问题. # dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21) # plt

  • python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别

    前言 写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概有4种: 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字.字母的组合,国内也有使用汉字的.在这个基础上增加噪点.干扰线.变形.重叠.不同字体颜色等方法来增加识别难度. 相应的,验证码识别大体可以分为下面几个步骤: 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的,文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码,这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果

  • opencv python如何实现图像二值化

    这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图,没有灰,在一个值之前为黑,之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢?答

  • python opencv 二值化 计算白色像素点的实例

    贴部分代码 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image area = 0 def ostu(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度 blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0) # 阈值一定要设为 0 !高斯模糊 re

  • Android实现图像灰度化、线性灰度变化和二值化处理方法

    1.图像灰度化: public Bitmap bitmap2Gray(Bitmap bmSrc) { // 得到图片的长和宽 int width = bmSrc.getWidth(); int height = bmSrc.getHeight(); // 创建目标灰度图像 Bitmap bmpGray = null; bmpGray = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565); // 创建画布 Canvas c = ne

随机推荐