Pillow - 如何使用阈值将图像二值化？

Question

Pillow - 如何使用阈值将图像二值化？

pythonpython-imaging-librarybinary-image

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我想将PNG图像二值化。

如果可能的话，我想使用Pillow库。

我看到有两种方法可以使用：

image_file = Image.open("convert_image.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white

这种方法似乎通过抖动图像来处理填充有浅色的区域。我不想要这种行为。例如，如果有一个浅黄色的圆圈，我希望它变成黑色圆圈。

更一般地说，如果像素的RGB值为(x,y,z)，那么对于某个阈值0<t<255，如果x<=t或y<=t或z<=t，则我希望该像素变为黑色。

我可以将图像转换为灰度或RGB，然后手动应用阈值测试，但这似乎效率低下。

我看到的第二种方法是：

threshold = 100
im = im2.point(lambda p: p > threshold and 255)

从这里获取，但我不知道它是如何工作的，阈值是什么，这里的功能是什么，以及“和255”的作用。

我正在寻找如何应用方法2的解释或使用Pillow的替代方法。

- Neil

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Tim Roberts · Accepted Answer

我认为你需要将图像转换为灰度图，应用阈值，然后再转换为单色图像。

image_file = Image.open("convert_iamge.png")
# Grayscale
image_file = image_file.convert('L')
# Threshold
image_file = image_file.point( lambda p: 255 if p > threshold else 0 )
# To mono
image_file = image_file.convert('1')

表达式"p > threshhold and 255"是Python的技巧。"a and b"的定义是"a如果为假，否则为b"。因此，这将为每个像素产生"False"或"255"，而"False"将被计算为0。我的if/else以可能更易读的方式完成了同样的事情。