如何将 0、255 二进制图像转换为 0、1 二进制图像？

Question

我有一个图像img的形式

array([[  0,   0,   0, ..., 255, 255, 255],
       [  0,   0,   0, ..., 255, 255,   0],
       [  0,   0,   0, ..., 255,   0,   0],
        ...,
       [  0,   0,   0, ...,   0,   0,   0],
       [  0,   0,   0, ...,   0,   0,   0],
       [  0,   0,   0, ...,   0,   0,   0]], dtype=uint8)

python function 中是否有任何构建可以将这样的图像转换为 0,1 二值化？

Answer 1

您的每一行都是一个list ，并且您要从每个列表中检查该值是否为255 。 如果是255转换为 1。

要获取每行和每列的索引，您可以通过list进行枚举

for i, v1 in enumerate(img):
    for j, v2 in enumerate(v1):
        if v2 == 255:
            img[i, j] = 1

结果：

[[0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 0]
 [0 0 0 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]]

代码：

import numpy as np

img = np.array([[0,   0,   0, 255, 255, 255],
                [0,   0,   0, 255, 255,   0],
                [0,   0,   0, 255,   0,   0],
                [0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [0,   0,   0,   0,   0,   0],
                [0,   0,   0,   0,   0,   0]], dtype=np.uint8)

for i, v1 in enumerate(img):
    for j, v2 in enumerate(v1):
        if v2 == 255:
            img[i, j] = 1

print(img)

Answer 2

只需将整个图像与 255 划分为浮动，

图像 = 图像 / 255。

Answer 3

使用双 for 循环是完全低效的。 您可以将所有除以最大值（在您的情况下为 255），如下所示：

img = np.array(img/img.max(),dtype=np.uint8)

另一种方法是定义一个阈值并将所有高于此阈值的图像值设置为 1：

threshold = 0
img[img>threshold]=1

我推荐它，因为它甚至会将二进制图像中的值 1 分配给与原始图像中的 255 不同的值。