图像处理中的二值化和灰度化

图像的灰度化：

灰度是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。黑白照片就是灰度图，特点是亮度由暗到明，变化是连续的。要表示灰度图，就需要把亮度值进行量化

使用灰度图的好处：

① RGB的值都一样。

② 图像数据即调色板索引值，就是实际的RGB值，也就是亮度值。

③ 因为是256色调色板，所以图像数据中一个字节代表一个像素，很整齐。

所以，做图像处理时都采用灰度图。

将一幅RGB格式的图像转化为灰度图：

#1、灰度化读取文件，img = cv2.imread('IMG_1868.JPG',0)img1=cv2.imshow('img',img)

图像的二值化：

什么叫图像的二值化？二值化就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（黑色）或者255（白色），也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255，在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。

黑色：
二值化后的R = 0

二值化后的G = 0

二值化后的B = 0

白色：

二值化后的R = 255

二值化后的G = 255

二值化后的B = 255

那么一个像素点在灰度化之后的灰度值怎么转化为0或者255呢？比如灰度值为100，那么在二值化后到底是0还是255?这就涉及到取一个阀值的问题。

 magnitude_uint = magnitude.astype(np.uint8)ret, thresh = cv2.threshold(magnitude_uint, 11, 255, cv2.THRESH_BINARY)print('ret',ret)

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