Question

如何将灰度OpenCV图像转换为黑白图像？我看到已经问过similar question，但我正在使用OpenCV 2.3，而且建议的解决方案似乎不再起作用。

我正在尝试将灰度图像转换为黑白图像，因此任何不是绝对黑色的图像都是白色的，并将其用作surf.detect()的遮罩，以便忽略在边缘找到的关键点。黑色面具区。

以下Python几乎让我，但发送到Threshold（）的阈值似乎没有任何影响。如果我将其设置为0或16或128或255，则结果相同，所有像素的值均为> 128变白，其他一切变黑。

我做错了什么？

import cv, cv2
fn = 'myfile.jpg'
im_gray = cv2.imread(fn, cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
im_gray_mat = cv.fromarray(im_gray)
im_bw = cv.CreateImage(cv.GetSize(im_gray_mat), cv.IPL_DEPTH_8U, 1);
im_bw_mat = cv.GetMat(im_bw)
threshold = 0 # 128#255# HAS NO EFFECT!?!?
cv.Threshold(im_gray_mat, im_bw_mat, threshold, 255, cv.CV_THRESH_BINARY | cv.CV_THRESH_OTSU);
cv2.imshow('', np.asarray(im_bw_mat))
cv2.waitKey()

Answer 1

使用新的cv2 Python绑定，逐步回答类似于您所引用的答案：

<强> 1。阅读灰度图像

import cv2
im_gray = cv2.imread('grayscale_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

<强> 2。将灰度图像转换为二进制

(thresh, im_bw) = cv2.threshold(im_gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

使用Otsu的方法自动从图像中确定阈值，或者如果您已经知道可以使用的阈值：

thresh = 127
im_bw = cv2.threshold(im_gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

第3。保存到磁盘

cv2.imwrite('bw_image.png', im_bw)

Answer 2

指定CV_THRESH_OTSU会导致忽略阈值。来自the documentation：

此外，特殊值THRESH_OTSU可以与上述值之一组合。在这种情况下，函数使用Otsu算法确定最佳阈值，并使用它代替指定的阈值。该函数返回计算的阈值。目前，Otsu的方法仅适用于8位图像。

此代码从相机读取帧并以值20执行二进制阈值。

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

using namespace cv;

int main(int argc, const char * argv[]) {

    VideoCapture cap; 
    if(argc > 1) 
        cap.open(string(argv[1])); 
    else 
        cap.open(0); 
    Mat frame; 
    namedWindow("video", 1); 
    for(;;) {
        cap >> frame; 
        if(!frame.data) 
            break; 
        cvtColor(frame, frame, CV_BGR2GRAY);
        threshold(frame, frame, 20, 255, THRESH_BINARY);
        imshow("video", frame); 
        if(waitKey(30) >= 0) 
            break;
    }

    return 0;
}

Answer 3

您只需编写以下代码段即可将OpenCV图像转换为灰度图像

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg',0)
cv2.imshow('grey scale image',image)

观察image.jpg和代码必须保存在同一个文件夹中。

请注意：

('image.jpg')提供RGB图像
('image.jpg',0)给出了灰度图像。

Answer 4

注意，如果使用cv.CV_THRESH_BINARY表示每个大于阈值的像素都会变为maxValue（在您的情况下为255），否则该值为0.显然，如果您的阈值为0，则一切都变为白色（maxValue = 255）如果值为255，则一切都变为黑色（即0）。

如果您不想计算出阈值，可以使用Otsu的方法。但是该算法仅适用于OpenCV实现中的8bit图像。如果您的图像是8位，请使用以下算法：

cv.Threshold(im_gray_mat, im_bw_mat, threshold, 255, cv.CV_THRESH_BINARY | cv.CV_THRESH_OTSU);

如果您有8位图像，则无论阈值如何。

Answer 5

这是我在网上找到的两行代码，可能对初学者有用

# Absolute value of the 32/64
abs_image_in32_64 = np.absolute(image_in32_64)

image_8U = np.uint8(abs_image_in32_64)

Answer 6

对于那些做视频的人，我根据@tsh拼凑了以下内容：

import cv2 as cv
import numpy as np

def nothing(x):pass

cap = cv.VideoCapture(0)
cv.namedWindow('videoUI', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.createTrackbar('T','videoUI',0,255,nothing)

while(True):
    ret, frame = cap.read()
    vid_gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv.getTrackbarPos('T','videoUI');
    vid_bw = cv.threshold(vid_gray, thresh, 255, cv.THRESH_BINARY)[1]

    cv.imshow('videoUI',cv.flip(vid_bw,1))

    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv.destroyAllWindows()

结果：

将OpenCV图像转换为黑白图像

6 个答案: