下面是详细讲解“Python 图片二值化处理”的完整攻略：
什么是图片二值化
图片二值化是将彩色或灰度图像转换为黑白图像的过程。在处理过程中，我们将一张图片的所有颜色点转换成黑白两种颜色：黑色和白色。其中，黑色代表像素点的值低于设定的阈值，白色代表像素点的值高于设定的阈值。
实现方法
Python 的 PIL 库提供了方法来实现图片二值化处理。使用 PIL 库，我们可以将图像打开并转换为灰度图像。然后，我们可以通过设置一个阈值来从灰度图像中创建一个二值化图像。主要实现步骤如下：
- 导入 PIL 库
from PIL import Image, ImageOps
- 打开图像
im = Image.open('image.png')
- 将图像转换为灰度图像
im = ImageOps.grayscale(im)
- 将灰度图像转化成二值图像
threshold = 128
im = im.point(lambda p: p > threshold and 255)
- 图像保存
im.save('output.png')
示例
示例1：使用python进行图片二值化
from PIL import Image, ImageOps
# 读取原始图片
original_image = Image.open('image.jpg')
# 将原始图片转换为灰度图像
grayscale_image = ImageOps.grayscale(original_image)
# 将灰度图像转化成二值图像
threshold = 128
binary_image = grayscale_image.point(lambda p: p > threshold and 255)
# 保存二值化图像
binary_image.save('result.png')
示例2：批量处理文件夹中的图片
import os
from PIL import Image, ImageOps
# 定义目录路径和二值化阈值
directory = "/images/"
threshold = 128
# 循环处理目录中的图片
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
# 读取原始图片
original_image = Image.open(os.path.join(directory, filename))
# 将原始图片转换为灰度图像
grayscale_image = ImageOps.grayscale(original_image)
# 将灰度图像转化成二值图像
binary_image = grayscale_image.point(lambda p: p > threshold and 255)
# 保存二值化图像
binary_image.save(os.path.join(directory, "result_" + filename))
以上就是关于“Python 图片二值化处理”的完整攻略和示例。希望对您有所帮助！
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