使用numpy处理图片——二值图像

在《使用numpy处理图片——灰阶影像》一文中，我们将彩色图片转换成灰阶图片。本文将在这个基础上将灰阶图片转换成二值图像。
二值图像就是只有黑白两种颜色的图像。像素最终显示黑还是白，需要有一个判断标准。如果图片太白了，或者太黑了，会让图片丢失很多信息。于是我们需要找到一个平衡。

载入图像

import numpy as np
import PIL.Image as Image

img = Image.open('lena.png')
data = np.array(img)
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灰阶处理

luminosityGrey = np.dot(data[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]).astype(np.uint8)
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二值处理

我们将灰阶处理后的数组打平成一维数组，然后排序。

sorted=np.sort(luminosityGrey.reshape(-1))
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找到位于中位的数值

mid = sorted[sorted.shape[0] // 2]
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然后以此为判断标准，大于它的显示白色，小于它的显示黑色。

binary = luminosityGrey > mid
binaryImg = Image.fromarray(binary.astype(np.uint8) * 255)
binaryImg.save('binary.png')
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代码地址

https://github.com/f304646673/numpy-example/tree/main/grey