Pillow - 如何使用阈值对图像进行二值化？
Pillow - How to binarize an image with threshold?
我想对 png 图像进行二值化处理。
如果可能的话，我想使用 Pillow。
我见过两种使用的方法：
image_file = Image.open("convert_image.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white
此方法似乎通过对图像进行抖动来处理充满浅色的区域。我不想要这种行为。例如，如果有一个淡黄色的圆圈，我希望它变成一个黑色的圆圈。
更一般地说，如果像素的 RGB 是 (x,y,z) 如果 x<=t OR y<=t OR z<=t 对于某个阈值 0
我可以将图像转换为灰度或 RGB，然后手动应用阈值测试，但这似乎效率不高。
我看到的第二种方法是这样的：
threshold = 100
im = im2.point(lambda p: p > threshold and 255)
来自 here 我不知道这是如何工作的，也不知道这里的阈值是什么或做什么，以及“和 255”的作用。
我正在寻找有关如何应用方法 2 或使用 Pillow 的替代方法的说明。
我认为您需要转换为灰度，应用阈值，然后转换为单色。
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”是一个 Python 技巧。 “a and b”的定义是“如果a为假则a，否则b”。因此，这将为每个像素生成“False”或“255”，并且“False”将被评估为 0。我的 if/else 以更易读的方式做同样的事情。
我想对 png 图像进行二值化处理。 如果可能的话，我想使用 Pillow。 我见过两种使用的方法：
image_file = Image.open("convert_image.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white
此方法似乎通过对图像进行抖动来处理充满浅色的区域。我不想要这种行为。例如，如果有一个淡黄色的圆圈，我希望它变成一个黑色的圆圈。
更一般地说，如果像素的 RGB 是 (x,y,z) 如果 x<=t OR y<=t OR z<=t 对于某个阈值 0 我可以将图像转换为灰度或 RGB，然后手动应用阈值测试，但这似乎效率不高。 我看到的第二种方法是这样的： 来自 here 我不知道这是如何工作的，也不知道这里的阈值是什么或做什么，以及“和 255”的作用。 我正在寻找有关如何应用方法 2 或使用 Pillow 的替代方法的说明。threshold = 100
im = im2.point(lambda p: p > threshold and 255)
我认为您需要转换为灰度，应用阈值，然后转换为单色。
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”是一个 Python 技巧。 “a and b”的定义是“如果a为假则a，否则b”。因此，这将为每个像素生成“False”或“255”，并且“False”将被评估为 0。我的 if/else 以更易读的方式做同样的事情。