刘先进
python⼆值化_PythonPIL库实现可设定阈值的⼆值图像转换前⾔最近⼀直在做深度学习图像分割⽅⾯的项⽬，本来是个很简单的⼆分类问题，但是最后输出后却发现不仅仅是0和255两种像素类型，后来思考后才发现他输出的是类似于置信度的东西，具体的我还没有完全明⽩，但是越⽩的像素值说明他越可能接近⽩这⼀类，越⿊的就越可能接近⿊这⼀类，所以这⾥铁定要进⾏阈值分割，⽽且通过阈值分割或许还能够得到更好的分割效果。 这⾥主要介绍⽤python PIL库的⽅法将输出的图⽚进⾏阈值分割。
⽅法
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设定⼆值图像转换的阈值
PIL可以对图像的颜⾊进⾏转换，并⽀持诸如24位彩⾊、8位灰度图和⼆值图等模式，简单的转换可以通过vert(mode)函数完成，其中mode表⽰输出的颜⾊模式，例如''L''表⽰灰度，''1''表⽰⼆值图模式等。但是利⽤convert函数将灰度图转换为⼆值图时，是采⽤固定的阈 值127来实现的，即灰度⾼于127的像素值为1，⽽灰度低于127的像素值为0。为了能够通过⾃定义的阈值实现灰度图到⼆值图的转换，就要⽤到Image.point函数。 温州市民间融资管理条例Image.point函数有多种形式，这⾥只讨论Image.point(table, mode)，利⽤该函数可以通过查表的⽅式实
现像素颜⾊的模式转换，其中table为颜⾊转换过程中的映射表，每个颜⾊通道应当有256个元素，⽽ mode表⽰所输出的颜⾊模式，同样的，''L''表⽰灰度，''1''表⽰⼆值图模式。可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要⼀个简单的箝 位值，可以将table中⾼于或低于箝位值的元素分别设为1与0。当然，由于这⾥的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现 (0, 255)范围内，任意需要的⼀对⼀映射关系。
代码
氯喹那多from PIL import Image
im = Image.open("test.png")
# convert to grey level image
Lim = im.convert("L")
Lim.save("test_gray.png")
# setup a converting table with constant threshold
threshold = 200
中国产品质量法
table = []
for i in range( 256 ):
if i < threshold:
食用菌论坛table.append(0)
else :
table.append(1)
# convert to binary image by the table
bim = Lim.point(table,"1" )
bim.save("test_binary.png")
Reference:Python下利⽤PIL实现可设定阈值的⼆值图像转换_Python_Vange的专栏-CSDN博客b log.csdn使⽤python PIL将RGB 图像转换为纯⿊⽩图像w ww.jianshuPIL包中Image模块的convert()函数_Python_宝宝的宝宝爱写代码-CSDN博客b log.csdn
