使用 PIL 将 RGB 图像变成纯黑白图像答案

【问题标题】：Using PIL to turn a RGB image into a pure black and white image使用 PIL 将 RGB 图像变成纯黑白图像
【发布时间】：2012-03-19 09:28:17
【问题描述】：

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 (convert('L')) 后保存，则图像会按照您的预期呈现。但是，如果我将图像转换为单色单波段图像，它只会给我带来噪点，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)

【问题讨论】：

来自PIL documentation: """当转换为双层图像（模式“1”）时，源图像首先转换为黑白。结果值大于127然后设置为白色，并且图像抖动。要使用其他阈值，请使用点方法。"""这听起来很相关，但我不熟悉 PIL 和图像处理。

标签： python python-imaging-library python-2.7

【解决方案1】：

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

【讨论】：

非常糟糕的输出。文字无法识别（
这是灰度图，不是黑白图。
@progyammer 这绝对是黑白的。抖动与灰度不同。图像是使用每像素 1 位创建的。灰度通常使用每像素 8 位来为您提供白色（关闭）和黑色（开启）之间的阴影。
@MartijnPieters 你是对的！这是一个 BW 图像。没有注意到它，因为缩小时它看起来是灰色的：P

【解决方案2】：

仅用于创建具有自定义阈值的双层（黑白）图像的 PIL 解决方案：

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')

只要

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

你会得到一个抖动的图像。

输入图像从左到右，黑白转换结果和抖动结果：

您可以点击图片查看未缩放的版本。

【讨论】：

这应该是公认的答案——它在没有额外库的情况下经济地实现了所要求的结果。
如果我们希望它们透明而不是白色像素怎么办？
@ShanerM13 黑白图像的每个像素的颜色值都有一个位：它可以是 1 或 0。这为黑白留出了空间，但没有第三个选项，例如透明（除非您负责图像的处理方式，并且可以定义其中一个选项以在您的应用程序中表示透明）。
@user2616155 对我来说可能是一个更好的问题，至少现在，我如何将“背景”设为白色而不是默认的黑色？

【解决方案3】：

另一个选项（例如，当您需要使用分割掩码时，对于科学目的很有用）是简单地应用一个阈值：

#!/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：

【讨论】：

binarize_array 的单行代码（我猜也更快）：numpy.where(numpy_array > threshold=200, 255, 0)
这非常适合我的谷歌搜索，只将图像转换为黑白......谢谢！
二值化不需要 numpy - PIL is sufficient for this。

【解决方案4】：

正如 Martin Thoma 所说，您通常需要应用阈值。但是您可以使用简单的矢量化来做到这一点，这将比该答案中使用的 for 循环运行得更快。

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()

【讨论】：

thresholdedData 给了我一个黑色图像。我将其替换为：thresholdedData = np.where(imgData > THRESHOLD_VALUE, 255, 0)。然后，您可以使用Image.fromarray()（我认为是）将图像加载到 PIL 中，然后执行 .save(".bmp") 将其保存到文件系统中。所以不需要matplotlib。

【解决方案5】：

使用 python 的简单方法：

Python
import numpy as np
import imageio

image = imageio.imread(r'[image-path]', as_gray=True)

# getting the threshold value
thresholdValue = np.mean(image)

# getting the dimensions of the image
xDim, yDim = image.shape

# turn the image into a black and white image
for i in range(xDim):
    for j in range(yDim):
        if (image[i][j] > thresholdValue):
            image[i][j] = 255
        else:
            image[i][j] = 0

【讨论】：

【解决方案6】：

我就是这样做的，它有更好的效果，比如灰色过滤器

from PIL import Image
img = Image.open("profile.png")
BaW = img.convert("L")
BaW.save("profileBaW.png")
BaW.show()

【讨论】：