Python 图片二值化处理教程

整体流程

首先，让我们来看一下整个图片二值化处理的流程：

步骤 操作
1 读取图片
2 灰度化处理
3 二值化处理
4 保存处理后的图片

每一步操作

步骤一：读取图片

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('input.jpg')

在这一步中，我们使用OpenCV库中的cv2.imread函数来读取一张图片。

步骤二：灰度化处理

# 灰度化处理
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

通过cv2.cvtColor函数将彩色图片转换成灰度图片。

步骤三：二值化处理

# 二值化处理
ret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

使用cv2.threshold函数将灰度图片转换为二值化图片，这里的参数127表示阈值，小于127的像素设为0，大于等于127的像素设为255。

步骤四：保存处理后的图片

# 保存处理后的图片
cv2.imwrite('output.jpg', binary_image)

最后使用cv2.imwrite函数保存处理后的二值化图片。

类图

classDiagram
    class ImageProcessing
    ImageProcessing : +__init__()
    ImageProcessing : +read_image()
    ImageProcessing : +gray_scale()
    ImageProcessing : +binary_image()
    ImageProcessing : +save_image()

以上是一个简单的类图，展示了一个ImageProcessing类，包括初始化、读取图片、灰度化、二值化和保存图片的方法。

状态图

stateDiagram
    [*] --> ReadImage
    ReadImage --> GrayScale
    GrayScale --> BinaryImage
    BinaryImage --> SaveImage
    SaveImage --> [*]

这是一个状态图，展示了整个图片处理的流程，从读取图片开始一直到最后保存图片为止。

通过以上步骤，你应该已经了解了如何使用Python进行图片的二值化处理。希望这篇教程能帮助你更好地理解这一过程，并顺利实现图片二值化处理。祝你学习顺利！