图像二值化

while-L

于 2022-04-20 09:13:00 发布

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文章标签： python 图像处理

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本文介绍如何使用OpenCV库进行图像的批量二值化处理，通过`adaptiveThreshold`函数实现灰度图像的阈值自适应转换，适用于工业级图片处理和自动化分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

图像二值化

import cv2
img = cv2.imread(r'原图片地址\图片名字',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
new_path = r'要保存的地址'
# blockSize为奇数 第五位参数
newImg = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 9, 5)
cv2.imwrite(new_path + '图片名字',newImg)

图像批量二值化

import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import shutil

filepath = r"原图片地址"
filename = os.listdir(filepath)  #图像名列表
base_dir = filepath + "/"
new_dir = r"新图片地址"  #以/结尾
for img in filename:     
    im = cv2.imread(base_dir + img,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    #利用图像像素均值二值化 blockSize为奇数 第五位参数
    newImg = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 3, 5)
    cv2.imwrite(new_dir + img,newImg)