图像处理 | 图像二值化

在图像处理领域，图像二值化是一个重要的操作，它将彩色或灰度图像转换为只有两种颜色（通常是黑白）的图像。二值化广泛应用于文字识别、图像分割、边缘检测等领域，尤其在处理简洁和高对比度的图像时非常有效。本文将深入介绍图像二值化的概念、原理、常见算法及应用场景。

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1. 什么是图像二值化？

图像二值化是指将彩色或灰度图像转换为二值图像（也称为黑白图像）的过程。二值图像只有两种像素值，一般是0和255，分别代表黑色和白色。

二值化的目标：

通过将图像中的像素值转化为两个极端值（通常是0和255），使得图像的特征更加突出，便于进一步的图像处理，比如轮廓提取、对象检测等。

常见应用：

• 字符识别：如OCR（光学字符识别）技术。
• 目标检测：在图像中分割出目标。
• 图像分割：根据某些条件将图像划分为前景和背景。

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2. 图像二值化的原理

图像的每一个像素都有一定的灰度值（灰度图像）。二值化的目的是根据某个阈值，将图像的像素值分为两类：

• 前景（目标）：图像中的感兴趣部分，通常为白色（255）。
• 背景：图像中不需要关注的部分，通常为黑色（0）。

在具体实现时，图像的每个像素值与预设的阈值进行比较：

• 如果像素值大于阈值，则该像素为白色（255）。
• 如果像素值小于或等于阈值，则该像素为黑色（0）。

这种方法的关键在于如何选择阈值。阈值的选择将直接影响二值化效果的好坏。

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3. 二值化算法

3.1 全局阈值法

最简单的一种二值化方法。选择一个固定的阈值，遍历每一个像素，将其灰度值与该阈值进行比较，大于阈值的像素值变为255，其他变为0。

实现步骤：

1. 读取灰度图像。
2. 选择一个阈值。
3. 对图像中的每个像素进行比较，应用二值化规则。

import cv2

# 读取图像
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