【Python图像二值化】——让图像处理更高效

【Python图像二值化】——让图像处理更高效

在数字化时代，图像处理越来越重要，而图像二值化是一种常见的图像处理方法。它通过将彩色图像转换成黑白图像，方便计算机处理，进而为后续的数据分析和模型构建提供基础。

Python 作为一款功能强大、易上手的编程语言，自然也能够实现图像二值化的操作。下面我们就来详细介绍如何利用 Python 进行图像二值化处理。

首先，需要安装Pillow库。在安装完成之后，可以使用以下代码读入图片：

from PIL import Image
img = Image.open('image.jpg')

接着，我们可以对读入的图像进行灰度化操作，即将 RGB 值转换为灰度值。这里直接使用 Pillow 库自带的方法：

img = img.convert('L')

然后，我们可以将图像进行二值化处理。二值化最简单的思路就是将像素点的灰度值与一个阈值进行比较，超过阈值的像素点设为白色，低于阈值的像素点设为黑色。这里将阈值设为128（取值范围是0~255）：

threshold = 128
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)