使用 RGB 对图像进行阈值处理答案

【问题标题】：Threshold an image using RBG使用 RGB 对图像进行阈值处理
【发布时间】：2021-06-03 21:10:56
【问题描述】：

我想对图像进行阈值处理，但我希望它不是黑白输出，而是白色和其他颜色。我可以使用嵌套的 for 循环来实现这一点，但这很慢，我想知道是否有人知道使用 CV2 功能有效地做到这一点的任何方法。

img = cv2.imread("Naas.png", 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
threshold, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Changing black to green and converting from Grayscale to RGB

lis = []
for i in thresh:
    for j in i:
        if j == 0:
            lis.append((0, 255, 0))
        else:
            lis.append((255, 255, 255))
        
img = np.array(lis, dtype = "uint8")
img = img.reshape(thresh.shape[0], thresh_inv.shape[], 3)

此循环将阈值图像中的所有黑色像素更改为绿色。

【问题讨论】：

你为什么要把所有东西都放在一个列表中？
只是为了存储，正如我所说，这是一种非常低效的方法，它更像是展示我的最终目标的一种方式

标签： python computer-vision cv2 grayscale image-thresholding

【解决方案1】：

所以绿色通道始终是 255 而红色和蓝色通道只是阈值？

所以你正在看这样的东西

import numpy as np 
img = cv2.imread("Naas.png", 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
threshold, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img_result=np.ones(img.shape)*255 #set all to 255
img_result[:,:,0]=thresh[:,:] #set red channel to threshold
img_result[:,:,2]=thresh[:,:] #set blue channel to threshold

【讨论】：