首页 文章

使用python PIL将RGB图像转换为纯黑白图像

提问于
浏览 次
40

我正在使用Python Imaging Library进行一些非常简单的图像处理，但是我无法将灰度图像转换为单色（黑白）图像 . 如果我在将图像更改为灰度（转换（'L'））后保存，则图像呈现为您所期望的 . 但是，如果我将图像转换为单色，单波段图像，它只会给我噪声，如下图所示 . 有没有一种简单的方法可以使用PIL / python将彩色png图像转换为纯黑白图像？

from PIL import Image 
import ImageEnhance
import ImageFilter
from scipy.misc import imsave
image_file = Image.open("convert_image.png") # open colour image
image_file= image_file.convert('L') # convert image to monochrome - this works
image_file= image_file.convert('1') # convert image to black and white
imsave('result_col.png', image_file)

Original Image

Converted Image

python python-imaging-library python-2.7

6 回答

  • 5
    from PIL import Image 
image_file = Image.open("convert_image.png") # open colour image
image_file = image_file.convert('1') # convert image to black and white
image_file.save('result.png')

    产量

    enter image description here

    回复于
  • 7

    另一个选项（当您需要使用分段掩码时，例如用于科学目的非常有用）只是应用一个阈值：

    #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""Binarize (make it black and white) an image with Python."""

from PIL import Image
from scipy.misc import imsave
import numpy


def binarize_image(img_path, target_path, threshold):
    """Binarize an image."""
    image_file = Image.open(img_path)
    image = image_file.convert('L')  # convert image to monochrome
    image = numpy.array(image)
    image = binarize_array(image, threshold)
    imsave(target_path, image)


def binarize_array(numpy_array, threshold=200):
    """Binarize a numpy array."""
    for i in range(len(numpy_array)):
        for j in range(len(numpy_array[0])):
            if numpy_array[i][j] > threshold:
                numpy_array[i][j] = 255
            else:
                numpy_array[i][j] = 0
    return numpy_array


def get_parser():
    """Get parser object for script xy.py."""
    from argparse import ArgumentParser, ArgumentDefaultsHelpFormatter
    parser = ArgumentParser(description=__doc__,
                            formatter_class=ArgumentDefaultsHelpFormatter)
    parser.add_argument("-i", "--input",
                        dest="input",
                        help="read this file",
                        metavar="FILE",
                        required=True)
    parser.add_argument("-o", "--output",
                        dest="output",
                        help="write binarized file hre",
                        metavar="FILE",
                        required=True)
    parser.add_argument("--threshold",
                        dest="threshold",
                        default=200,
                        type=int,
                        help="Threshold when to show white")
    return parser


if __name__ == "__main__":
    args = get_parser().parse_args()
    binarize_image(args.input, args.output, args.threshold)

    ./binarize.py -i convert_image.png -o result_bin.png --threshold 200 看起来像这样：

    enter image description here

    回复于
  • 60

    正如Martin Thoma所说，你需要正常应用阈值 . 但是你可以使用简单的矢量化来实现这一点，它的运行速度比该答案中使用的for循环要快得多 .

    下面的代码将图像的像素转换为0（黑色）和1（白色） .

    from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#Pixels higher than this will be 1. Otherwise 0.
THRESHOLD_VALUE = 200

#Load image and convert to greyscale
img = Image.open("photo.png")
img = img.convert("L")

imgData = np.asarray(img)
thresholdedData = (imgData > THRESHOLD_VALUE) * 1.0

plt.imshow(thresholdedData)
plt.show()
    回复于
  • 4

    从unutbu获得的结果判断，我得出结论，scipy的 imsave 不理解单色（模式1）图像 .

    回复于
  • 19

    仅限PIL解决方案，用于创建具有自定义阈值的双层（黑白）图像：

    from PIL import Image
img = Image.open('mB96s.png')
thresh = 200
fn = lambda x : 255 if x > thresh else 0
r = img.convert('L').point(fn, mode='1')
r.save('foo.png')

    只是

    r = img.convert('1')
r.save('foo.png')

    你得到一个抖动的图像 .

    回复于
  • -2

    因为从PIL convert("1") 返回值"True"或"False" . 尝试打印它，将显示： [False, False, True] 单支架 .

    而numpy数组使用双括号，如 [[False, False, True]] 或 [[0, 0, 1]] ，对吗？

    回复于

相关问题