#python #image #opencv #image-processing #python-imaging-library
Вопрос:
Предполагая, что у нас есть это изображение, которое кажется двоичным:
Однако при чтении с помощью opencv через:
img = cv2.imread("myImage.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
Мы замечаем, что его значения различаются:
например
array([ 0, 16, 32, 48, 64, 79, 80, 95, 96, 111, 112, 127, 128,
143, 144, 159, 160, 175, 176, 191, 192, 207, 208, 223, 224, 239,
240, 255], dtype=uint8)
Есть ли безопасный способ преобразовать его в простой двоичный диапазон ([0,1])?
Для использования пакета нет ограничений, это может быть либо opencv, либо pillow и т.д.
Комментарии:
1. как насчет простой пороговой операции? docs.opencv.org/4.5.1/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html
2. это можно сделать с
numpy.whereпомощью и ничего больше
Ответ №1:
RGB-канал вашего изображения-это все нули, разница в цвете в альфа-канале
Получить Альфа-канал
img = cv2.imread("myImage.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
img_alpha = img[:,:,3]
Преобразование альфа — канала в двоичный
thresh = 127
im_bw = cv2.threshold(img_alpha, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
Диапазон в [0,1]
im_bw = im_bw // 255
Ответ №2:
Вы можете определить пороговое значение, например 127. Затем определите значения пикселей ниже порогового значения как ноль и выше порогового значения как 1. Но я думаю, что у вас есть еще одна проблема, потому что значения вашего изображения имеют широкий диапазон (от 0 до 255). Это не соответствует изображению, которое вы показываете.
Ответ №3:
Ваше изображение имеет альфа-канал и прозрачность
import sys
import cv2
import numpy as np
dir = sys.path[0]
im = cv2.imread(dir '/img.png', -1)
im[np.where(im[:, :, 3] == 0)] = (255, 255, 255, 255)
cv2.imwrite(dir '/img_without_transparency.png', im)
im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
min = np.min(im)
max = np.max(im)
bw = cv2.threshold(im, (min max)//2, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
print(np.min(bw), np.max(bw)) # 0-255
bw = bw/255
print(np.min(bw), np.max(bw)) # 0-1
Так что белое пространство на самом деле не белое:
