python将灰度图或三通道黑白图转换为像素值0或255的八位图

Yokon_D

于 2023-05-12 09:22:28 发布

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分类专栏：深度学习 python笔记文章标签： python 开发语言

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该代码段展示了一个Python脚本，它使用PIL和numpy库对24位或8位图像进行二值化处理，特别针对深度学习中的分割任务。通过对图片转为灰度，设定阈值（128），将图像转换为仅包含背景和变化两类的二值图像，适用于变化检测。处理后的图像被保存为PNG格式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用于深度学习分割任务标签计算之前的二值化操作，将24位或8位图片转换为8位的二值图像，当然，这里标签只有背景和变化两类（变化检测）

from PIL import Image
import numpy as np
import os

# 设置阈值（可根据具体情况调整）
threshold = 128

path1 = r'resultCD'
path2 = r'result1'
if not os.path.exists(path2):
    os.makedirs(path2)

# 遍历文件夹中的所有图片
for file_name in os.listdir(path1):
    if file_name.endswith(".jpg") or file_name.endswith(".png"):
        # 读取图片并转换为灰度图像
        img = Image.open(os.path.join(path1, file_name)).convert("L")

        # 将灰度图像转换为numpy数组
        arr = np.array(img)

        # 根据阈值进行二值化
        arr[arr < threshold] = 0
        arr[arr >= threshold] = 255

        # 转换回PIL Image对象并保存为PNG格式
        out_img = Image.fromarray(arr.astype(np.uint8))
        out_img.save(os.path.join(path2, file_name[:-4] + "_binary.png"))