Python对图片进行二值化的实现方法

import cv2

# 读取图像（支持路径或直接读取）
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 直接转为灰度图

# 全局阈值二值化（阈值设为128）
_, binary_image = cv2.threshold(image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 自适应阈值（适用于光照不均场景）
adaptive_binary = cv2.adaptiveThreshold(
    image, 
    255, 
    cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, 
    cv2.THRESH_BINARY, 
    11,  # 邻域尺寸（需奇数）
    2    # 常数偏移量
)

# 保存结果
cv2.imwrite('binary_global.jpg', binary_image)
cv2.imwrite('adaptive_binary.jpg', adaptive_binary)

from PIL import Image, ImageOps

# 打开图像并转为灰度
img = Image.open('input.jpg').convert('L')

# 手动二值化（阈值128）
binary_img = img.point(lambda p: 255 if p > 128 else 0)

# 使用内置二值化方法
binary_img_builtin = ImageOps.colorize(
    img, 
    black="black", 
    white="white", 
    threshold=0.5  # 0.0-1.0范围
)

# 保存结果
binary_img.save('pil_binary.jpg')
binary_img_builtin.save('pil_builtin_binary.jpg')