【OpenCV 例程200篇】37. 圖像的灰度化處理和二值化處理

歡迎關注 『OpenCV 例程200篇』 系列，持續更新中
歡迎關注 『Python小白的OpenCV學習課』 系列，持續更新中

按照顏色對圖像進行分類，可以分為二值圖像、灰度圖像和彩色圖像。

• 二值圖像：只有黑色和白色兩種顏色的圖像。每個像素點可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。
• 灰度圖像：只有灰度的圖像。每個像素點用 8bit 數字 [0,255] 表示灰度，如：0 表示純黑，255 表示純白。
• 彩色圖像：彩色圖像通常采用紅色（R）、綠色（G）和藍色（B）三個色彩通道的組合表示。

OpenCV 中彩色圖像使用 BGR 格式。彩色圖像進行灰度化處理，可以在讀取圖像文件時直接讀取為灰度圖像，也可以通過顏色空間轉換函數 cv2.cvtColor 將彩色圖像轉換為灰度圖像。

灰度化處理相關函數和例程介紹，詳見 [OpenCV 學習課-2.圖像讀取與顯示]。

# 1.1 圖像的讀取imgFile = "../images/imgLena.tif" # 讀取文件的路徑img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1) # flags=1 讀取彩色圖像(BGR)img2 = cv2.imread(imgFile, flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像# 1.10 圖像顯示(plt.imshow)imgRGB = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 圖片格式轉換：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)imGray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 圖片格式轉換：BGR(OpenCV) -> Gray

進一步地，通過函數 cv2.threshold 可以對圖像進行二值化處理。

函數說明：

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

函數 threshold() 可以將灰度圖像轉換為二值圖像，圖像完全由像素 0 和 255 構成，呈現出只有黑白兩色的視覺效果。

灰度閾值化通過選取的灰度閾值 thresh，將每個像素的灰度值與閾值進行比較，將灰度大于閾值的像素點置為最大灰度，小于閾值的像素點置為最小灰度，得到二值圖像，可以突出圖像輪廓，把目標從背景中分割出來。

參數說明：

• scr：變換操作的輸入圖像，nparray 二維數組，必須是單通道灰度圖像！
• thresh：閾值，取值范圍 0~255
• maxval：填充色，取值范圍 0～255，一般取 255
• type：變換類型
  • cv2.THRESH_BINARY：大于閾值時置 255，否則置 0
  • cv2.THRESH_BINARY_INV：大于閾值時置 0，否則置 255
  • cv2.THRESH_TRUNC：大于閾值時置為閾值 thresh，否則不變（保持原色）
  • cv2.THRESH_TOZERO：大于閾值時不變（保持原色），否則置 0
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于閾值時置 0，否則不變（保持原色）
  • cv2.THRESH_OTSU：使用 OTSU 算法選擇閾值
• 返回值 retval：返回二值化的閾值
• 返回值 dst：返回閾值變換的輸出圖像

注意：

函數 cv2.threshold 進行固定閾值的二值化處理；函數 cv2.adaptiveThreshold 為自適應閾值的二值化處理函數，可以通過比較像素點與周圍像素點的關系動態調整閾值。

確切地說，只有 type 為 cv2.THRESH_BINARY 或 cv2.THRESH_BINARY_INV 時輸出為二值圖像，其它變換類型時進行閾值處理但并不是二值處理。

例程：1.47 圖像的二值變換（固定閾值）

# 1.47 固定閾值二值變換img = cv2.imread("../images/imgLena.tif") # 讀取彩色圖像(BGR)imgGray = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像# imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 顏色轉換：BGR(OpenCV) -> Gray# cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dstret1, img1 = cv2.threshold(imgGray, 63, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 轉換為二值圖像, thresh=63ret2, img2 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 轉換為二值圖像, thresh=127ret3, img3 = cv2.threshold(imgGray, 191, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 轉換為二值圖像, thresh=191ret4, img4 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 逆二值圖像，BINARY_INVret5, img5 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) # TRUNC 閾值處理，THRESH_TRUNCret6, img6 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) # TOZERO 閾值處理，THRESH_TOZEROplt.figure(figsize=(9, 6))titleList = ["1. BINARY(thresh=63)", "2. BINARY(thresh=127)", "3. BINARY(thresh=191)", "4. THRESH_BINARY_INV", "5. THRESH_TRUNC", "6. THRESH_TOZERO"]imageList = [img1, img2, img3, img4, img5, img6]for i in range(6):plt.subplot(2, 3, i+1), plt.title(titleList[i]), plt.axis('off')plt.imshow(imageList[i], 'gray') # 灰度圖像 ndim=2plt.show()

（本節完）

---

版權聲明：

youcans@xupt 原創作品，轉載必須標注原文鏈接

Copyright 2021 youcans, XUPT

Crated：2021-11-18

歡迎關注 『OpenCV 例程200篇』 系列，持續更新中
歡迎關注 『Python小白的OpenCV學習課』 系列，持續更新中

【OpenCV 例程200篇】01. 圖像的讀取（cv2.imread）
【OpenCV 例程200篇】02. 圖像的保存（cv2.imwrite）
【OpenCV 例程200篇】03. 圖像的顯示（cv2.imshow）
【OpenCV 例程200篇】04. 用 matplotlib 顯示圖像（plt.imshow）
【OpenCV 例程200篇】05. 圖像的屬性（np.shape）
【OpenCV 例程200篇】06. 像素的編輯（img.itemset）
【OpenCV 例程200篇】07. 圖像的創建（np.zeros）
【OpenCV 例程200篇】08. 圖像的復制（np.copy）
【OpenCV 例程200篇】09. 圖像的裁剪（cv2.selectROI）
【OpenCV 例程200篇】10. 圖像的拼接（np.hstack）
【OpenCV 例程200篇】11. 圖像通道的拆分（cv2.split）
【OpenCV 例程200篇】12. 圖像通道的合并（cv2.merge）
【OpenCV 例程200篇】13. 圖像的加法運算（cv2.add）
【OpenCV 例程200篇】14. 圖像與標量相加（cv2.add）
【OpenCV 例程200篇】15. 圖像的加權加法（cv2.addWeight）
【OpenCV 例程200篇】16. 不同尺寸的圖像加法
【OpenCV 例程200篇】17. 兩張圖像的漸變切換
【OpenCV 例程200篇】18. 圖像的掩模加法
【OpenCV 例程200篇】19. 圖像的圓形遮罩
【OpenCV 例程200篇】20. 圖像的按位運算
【OpenCV 例程200篇】21. 圖像的疊加
【OpenCV 例程200篇】22. 圖像添加非中文文字
【OpenCV 例程200篇】23. 圖像添加中文文字
【OpenCV 例程200篇】23. 圖像添加中文文字
【OpenCV 例程200篇】24. 圖像的仿射變換
【OpenCV 例程200篇】25. 圖像的平移
【OpenCV 例程200篇】26. 圖像的旋轉（以原點為中心）
【OpenCV 例程200篇】27. 圖像的旋轉（以任意點為中心）
【OpenCV 例程200篇】28. 圖像的旋轉（直角旋轉）
【OpenCV 例程200篇】29. 圖像的翻轉（cv2.flip）
【OpenCV 例程200篇】30. 圖像的縮放（cv2.resize）
【OpenCV 例程200篇】31. 圖像金字塔（cv2.pyrDown）
【OpenCV 例程200篇】32. 圖像的扭變（錯切）
【OpenCV 例程200篇】33. 圖像的復合變換
【OpenCV 例程200篇】34. 圖像的投影變換
【OpenCV 例程200篇】35. 圖像的投影變換（邊界填充）
【OpenCV 例程200篇】36. 直角坐標與極坐標的轉換
【OpenCV 例程200篇】37. 圖像的灰度化處理和二值化處理
【OpenCV 例程200篇】38. 圖像的反色變換（圖像反轉）
【OpenCV 例程200篇】39. 圖像灰度的線性變換
【OpenCV 例程200篇】40. 圖像分段線性灰度變換
【OpenCV 例程200篇】41. 圖像的灰度變換（灰度級分層）
【OpenCV 例程200篇】42. 圖像的灰度變換（比特平面分層）
【OpenCV 例程200篇】43. 圖像的灰度變換（對數變換）
【OpenCV 例程200篇】44. 圖像的灰度變換（伽馬變換）
【OpenCV 例程200篇】45. 圖像的灰度直方圖
【OpenCV 例程200篇】46. 直方圖均衡化
【OpenCV 例程200篇】47. 圖像增強—直方圖匹配
【OpenCV 例程200篇】48. 圖像增強—彩色直方圖匹配
【OpenCV 例程200篇】49. 圖像增強—局部直方圖處理
【OpenCV 例程200篇】50. 圖像增強—直方圖統計量圖像增強
【OpenCV 例程200篇】51. 圖像增強—直方圖反向追蹤
【OpenCV 例程200篇】52. 圖像的相關與卷積運算
【OpenCV 例程200篇】53. Scipy 實現圖像二維卷積
【OpenCV 例程200篇】54. OpenCV 實現圖像二維卷積
【OpenCV 例程200篇】55. 可分離卷積核
【OpenCV 例程200篇】56. 低通盒式濾波器
【OpenCV 例程200篇】57. 低通高斯濾波器
【OpenCV 例程200篇】58. 非線性濾波—中值濾波
【OpenCV 例程200篇】59. 非線性濾波—雙邊濾波
【OpenCV 例程200篇】60. 非線性濾波—聯合雙邊濾波
【OpenCV 例程200篇】61. 導向濾波（Guided filter）
【OpenCV 例程200篇】62. 圖像銳化——鈍化掩蔽
【OpenCV 例程200篇】63. 圖像銳化——Laplacian 算子
【OpenCV 例程200篇】64. 圖像銳化——Sobel 算子
【OpenCV 例程200篇】65. 圖像銳化——Scharr 算子
【OpenCV 例程200篇】66. 圖像濾波之低通/高通/帶阻/帶通
【OpenCV 例程200篇】67. 空間域圖像增強的綜合應用
【OpenCV 例程200篇】68. 空間域圖像增強的綜合應用
【OpenCV 例程200篇】69. 連續非周期信號的傅立葉系數
【OpenCV 例程200篇】70. 一維連續函數的傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】71. 連續函數的取樣
【OpenCV 例程200篇】72. 一維離散傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】73. 二維連續傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】74. 圖像的抗混疊
【OpenCV 例程200篇】75. Numpy 實現圖像傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】76. OpenCV 實現圖像傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】77. OpenCV 實現快速傅里葉變換
【OpenCV 例程200篇】78. 頻率域圖像濾波基礎
【OpenCV 例程200篇】79. 頻率域圖像濾波的基本步驟
【OpenCV 例程200篇】80. 頻率域圖像濾波詳細步驟
【OpenCV 例程200篇】81. 頻率域高斯低通濾波器
【OpenCV 例程200篇】82. 頻率域巴特沃斯低通濾波器
【OpenCV 例程200篇】83. 頻率域低通濾波：印刷文本字符修復
【OpenCV 例程200篇】84. 由低通濾波器得到高通濾波器
【OpenCV 例程200篇】85. 頻率域高通濾波器的應用
【OpenCV 例程200篇】86. 頻率域濾波應用：指紋圖像處理
【OpenCV 例程200篇】87. 頻率域鈍化掩蔽
【OpenCV 例程200篇】88. 頻率域拉普拉斯高通濾波
【OpenCV 例程200篇】89. 帶阻濾波器的傳遞函數
【OpenCV 例程200篇】90. 頻率域陷波濾波器
【OpenCV 例程200篇】91. 高斯噪聲、瑞利噪聲、愛爾蘭噪聲
【OpenCV 例程200篇】92. 指數噪聲、均勻噪聲、椒鹽噪聲
【OpenCV 例程200篇】93. 噪聲模型的直方圖
【OpenCV 例程200篇】94. 算術平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】95. 幾何均值濾波器
【OpenCV 例程200篇】96. 諧波平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】97. 反諧波平均濾波器
【OpenCV 例程200篇】98. 統計排序濾波器
【OpenCV 例程200篇】99. 修正阿爾法均值濾波器
【OpenCV 例程200篇】100. 自適應局部降噪濾波器

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【OpenCV 例程200篇】37. 图像的灰度化处理和二值化处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。