将 RGB 转换为黑色或白色

Posted 2023-02-23

【中文标题】将 RGB 转换为黑色或白色

【英文标题】：Convert RGB to black OR white

【发布时间】：2013-09-17 15:26:00

【问题描述】：

如何在 Python 中获取 RGB 图像并将其转换为黑白？不是灰度，我希望每个像素都是全黑 (0, 0, 0) 或全白 (255, 255, 255)。

是否有任何内置功能可以在流行的 Python 图像处理库中完成它？如果不是，最好的方法是循环遍历每个像素，如果它更接近白色，则将其设置为白色，如果它更接近黑色，则将其设置为黑色？

【问题讨论】：

我不懂 Python，但threshold 和 this example 可能会有所帮助

@WangYudong OpenCV 对此感到疯狂的矫枉过正

@NickT 我实际上希望用 OpenCV 来解决这个问题，因为我的脚本的其余部分正在使用 OpenCV 进行霍夫线变换。仍然没有弄清楚如何在 PIL 中做到这一点......或者如何在 PIL 和 OpenCV 之间进行转换。

@Tom img = opencv.adaptors.PIL2Ipl(pilimg) 是否可以转换为您可以使用的 opencv 图像？

【参考方案1】：

缩放为黑白

转换为灰度，然后缩放为白色或黑色（以最接近的为准）。

原文：

结果：

Pure Pillow 实现

如果您还没有安装pillow：

$ pip install pillow

Pillow（或 PIL）可以帮助您有效地处理图像。

from PIL import Image

col = Image.open("cat-tied-icon.png")
gray = col.convert('L')
bw = gray.point(lambda x: 0 if x<128 else 255, '1')
bw.save("result_bw.png")

或者，您可以将Pillow 与numpy 一起使用。

Pillow + Numpy 位掩码方法

你需要安装 numpy：

$ pip install numpy

Numpy 需要一个数组的副本来操作，但是结果是一样的。

from PIL import Image
import numpy as np

col = Image.open("cat-tied-icon.png")
gray = col.convert('L')

# Let numpy do the heavy lifting for converting pixels to pure black or white
bw = np.asarray(gray).copy()

# Pixel range is 0...255, 256/2 = 128
bw[bw < 128] = 0    # Black
bw[bw >= 128] = 255 # White

# Now we put it back in Pillow/PIL land
imfile = Image.fromarray(bw)
imfile.save("result_bw.png")

黑白使用枕头，抖动

使用pillow 可以直接将其转换为黑白。它看起来像有灰色阴影，但你的大脑在欺骗你！ （黑白相近看起来像灰色）

from PIL import Image 
image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white
image_file.save('/tmp/result.png')

原文：

转换：

黑白使用 Pillow，无抖动

from PIL import Image 
image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open color image
image_file = image_file.convert('1', dither=Image.NONE) # convert image to black and white
image_file.save('/tmp/result.png')

【讨论】：

必须承认，猫没有抖动就更可爱了。

你很幸运，关卡成功了，这可能真的很丑陋。而且我确信 PIL（和枕头？）有办法在不诉诸 Numpy 的情况下进行阈值处理。

肯定有，天哪，我是重构代码的贪吃者。如果您找到它，请随意编辑。 :)

@MarkRansom - 很好的编辑！认为可以将更紧凑的代码移到顶部并仅提供 numpy 部分以提高灵活性？

@Jaime，不，它没有——point 函数缓存了函数的返回值，所以它最多只会被调用 256 次。

【参考方案2】：

我建议转换为灰度，然后简单地对其应用一个阈值（中间值，或者平均值或中位数，如果你愿意的话）。

from PIL import Image

col = Image.open('myimage.jpg')
gry = col.convert('L')
grarray = np.asarray(gry)
bw = (grarray > grarray.mean())*255
imshow(bw)

【讨论】：

@Tom 您是否更改了要比较的值？比如说，grarray > 16 例如

【参考方案3】：

img_rgb = cv2.imread('image.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(threshi, img_bw) = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

【参考方案4】：

枕头，带抖动

使用pillow 可以直接将其转换为黑白。它看起来像有灰色阴影，但你的大脑在欺骗你！ （黑白相近看起来像灰色）

from PIL import Image 
image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white
image_file.save('/tmp/result.png')

原文：

转换：

【讨论】：

我不希望像素之间有这些间隙

那些“间隙”是白色像素。

好吧，不要看原始图像中的顶部栏。它是纯色，但转换后它会以某种方式拾取那些白色像素。

@Tom，“间隙”被称为抖动，如果没有它，您可能不会喜欢结果。我不知道 Pillow 默认会这样做！

在这种情况下，我实际上需要禁用这种抖动。这可能吗？

【参考方案5】：

您可以使用colorsys（在标准库中）将rgb转换为hls并使用亮度值来确定黑/白：

import colorsys
# convert rgb values from 0-255 to %
r = 120/255.0
g = 29/255.0
b = 200/255.0
h, l, s = colorsys.rgb_to_hls(r, g, b)
if l >= .5:
    # color is lighter
    result_rgb = (255, 255, 255)
elif l < .5:
    # color is darker
    result_rgb = (0,0,0)

【参考方案6】：

使用opencv可以轻松将rgb转为二值图像

import cv2
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
from PIL import Image
import numpy as np

img = io.imread('http://www.bogotobogo.com/Matlab/images/MATLAB_DEMO_IMAGES/football.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.IMREAD_COLOR)
imR=img[:,:,0] #only taking gray channel
print(img.shape)
plt.imshow(imR, cmap=plt.get_cmap('gray'))

#Gray Image
plt.imshow(imR)
plt.title('my picture')
plt.show()

#Histogram Analyze

imgg=imR
hist = cv2.calcHist([imgg],[0],None,[256],[0,256])
plt.hist(imgg.ravel(),256,[0,256])

# show the plotting graph of an image

plt.show()

#Black And White
height,width=imgg.shape
for i in range(0,height):
  for j in range(0,width):
     if(imgg[i][j]>60):
        imgg[i][j]=255
     else:
        imgg[i][j]=0

plt.imshow(imgg)

【讨论】：

使用 NumPy 时，应避免循环。可以写成imgg[ imgg< 60 ] = 0和imgg[ imgg >= 60 ] = 255

【参考方案7】：

这里是使用 opencv-python 创建二进制图像的代码：

img = cv2.imread('in.jpg',2)

ret, bw_img = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("Output - Binary Image",bw_img)

【参考方案8】：

如果您不想使用 cv 方法进行分割并了解自己在做什么，请将 RGB 图像视为矩阵。

image = mpimg.imread('image_example.png') # your image
R,G,B = image[:,:,0], image[:,:,1], image[:,:,2] # the 3 RGB channels
thresh = [100, 200, 50] # example of triple threshold

# First, create an array of 0's as default value
binary_output = np.zeros_like(R)
# then screen all pixels and change the array based on RGB threshold.
binary_output[(R < thresh[0]) & (G > thresh[1]) & (B < thresh[2])] = 255

结果是基于三元组条件的 0 和 255 数组。