在計(jì)算機(jī)圖像處理中，將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像是一項(xiàng)常見(jiàn)的任務(wù)。灰度圖像是指由像素的亮度值組成的圖像，而二值圖像則只有黑白兩種色彩。這種轉(zhuǎn)換可以幫助我們更好地突出圖像中的目標(biāo)特征，便于后續(xù)的圖像分析和處

在計(jì)算機(jī)圖像處理中，將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像是一項(xiàng)常見(jiàn)的任務(wù)?；叶葓D像是指由像素的亮度值組成的圖像，而二值圖像則只有黑白兩種色彩。這種轉(zhuǎn)換可以幫助我們更好地突出圖像中的目標(biāo)特征，便于后續(xù)的圖像分析和處理。下面將介紹幾種常用的命令和步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)灰度圖像到二值圖像的轉(zhuǎn)換。

1. 閾值法

閾值法是最簡(jiǎn)單和常用的灰度圖像轉(zhuǎn)二值圖像的方法之一。其基本思想是設(shè)定一個(gè)閾值，將圖像中灰度值高于閾值的像素置為白色，低于閾值的像素置為黑色。以下是使用OpenCV庫(kù)的Python代碼示例：

```python

import cv2

gray_image ("gray_", 0) # 以灰度模式讀取圖像

ret, binary_image (gray_image, 128, 255, _BINARY) # 閾值化處理

("Binary Image", binary_image)

cv2.waitKey(0)

()

```

在上述代碼中，首先使用``函數(shù)讀取灰度圖像，并設(shè)定`0`參數(shù)表示以灰度模式讀取。然后使用``函數(shù)對(duì)灰度圖像進(jìn)行閾值化處理，將灰度值大于`128`的像素置為`255`（表示白色），灰度值小于等于`128`的像素置為`0`（表示黑色）。最后使用``函數(shù)顯示轉(zhuǎn)換后的二值圖像。

2. 自適應(yīng)閾值法

自適應(yīng)閾值法在處理具有不均勻光照或?qū)Ρ榷鹊膱D像時(shí)更加有效。與全局閾值法不同，自適應(yīng)閾值法會(huì)根據(jù)圖像的局部區(qū)域來(lái)確定閾值。以下是使用OpenCV庫(kù)的Python代碼示例：

```python

import cv2

gray_image ("gray_", 0) # 以灰度模式讀取圖像

binary_image (gray_image, 255, _THRESH_MEAN_C, _BINARY, 11, 4)

("Binary Image", binary_image)

cv2.waitKey(0)

()

```

在上述代碼中，使用``函數(shù)對(duì)灰度圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理。其中`_THRESH_MEAN_C`表示采用局部區(qū)域均值來(lái)確定閾值，`11`和`4`分別表示局部區(qū)域大小和常數(shù)修正值。根據(jù)實(shí)際需求，可以調(diào)整這兩個(gè)參數(shù)的取值。

通過(guò)上述兩種方法，我們可以將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，并根據(jù)實(shí)際需求選擇合適的方法和參數(shù)。在具體應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他圖像處理技術(shù)來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化結(jié)果，如濾波、形態(tài)學(xué)操作等。