因为注释给的很详细，所以直接给代码：

1 from PIL import Image

2 # 二值化处理

3

4

5 def 二值化处理(image):

6 for i in range(1, 5):

7 # 灰度图

8 lim = image.convert('L')

9 # 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色

10 threshold = 165

11 table = []

12 for j in range(256):

13 if j < threshold:

14 table.append(0)

15 else:

16 table.append(1)

17 bim = lim.point(table, '1')

18 return bim

19 def 对黑白图片进行降噪(im):

20 # 图像二值化

21 data = im.getdata()

22 w, h = im.size

23 black_point = 0

24 for x in range(1, w - 1):

25 for y in range(1, h - 1):

26 mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素点像素值

27 if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值

28 top_pixel = data[w * (y - 1) + x]

29 left_pixel = data[w * y + (x - 1)]

30 down_pixel = data[w * (y + 1) + x]

31 right_pixel = data[w * y + (x + 1)]

32 # 判断上下左右的黑色像素点总个数

33 if top_pixel < 10:

34 black_point += 1

35 if left_pixel < 10:

36 black_point += 1

37 if down_pixel < 10:

38 black_point += 1

39 if right_pixel < 10:

40 black_point += 1

41 if black_point < 1:

42 im.putpixel((x, y), 255)

43 # print(black_point)

44 black_point = 0

45 return im

46

47 def 边缘黑像素(im):

48 # 去除干扰线

49

50 # 图像二值化

51 data = im.getdata()

52 w, h = im.size

53 black_point = 0

54 for x in range(1, w - 1):

55 for y in range(1, h - 1):

56 if x < 2 or y < 2:

57 im.putpixel((x - 1, y - 1), 255)

58 if x > w - 3 or y > h - 3:

59 im.putpixel((x + 1, y + 1), 255)

60 return im

61

62 if __name__ =='__main__':

63 image = Image.open('../../data/test/8.png')

64 im_1=二值化处理(image)

65 im_2=对黑白图片进行降噪(im_1)

66 im_3=边缘黑像素(im_2)

67

68 im_3.save('../../data/test/8_降噪.png')

处理前

处理后：

转型后：

来源：https://www.cnblogs.com/smartisn/p/12629902.html