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python PILを使用してRGB画像を純粋な白黒画像に変換する

Pythonイメージングライブラリを使用して、非常に単純な画像操作を行っていますが、グレースケール画像をモノクロ（白黒）画像に変換するのに問題があります。 image to greyscale（convert（ 'L'））その後、イメージは期待どおりにレンダリングされますが、イメージをモノクロのシングルバンドイメージに変換すると、下のイメージに示すようにノイズが発生します。 PIL/pythonを使用してカラーpng画像を純粋な白黒画像にする簡単な方法はありますか？

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)

Original ImageConverted Image

pythonpython-imaging-librarypython-2.7
48
user714852
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')

利回り

enter image description here

70
unutbu

別のオプション（セグメンテーションマスクを使用する必要がある場合の科学的な目的などに便利です）は、単にしきい値を適用することです：

#!/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 __== "__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の場合は次のようになります。

enter image description here

23
Martin Thoma

カスタムしきい値を使用して2レベル（白黒）画像を作成するためのPIL専用ソリューション：

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')

とだけ

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

ディザリングされた画像が得られます。

入力画像の左から右、白黒変換結果、ディザリング結果：

Input ImageBlack and White ResultDithered Result

画像をクリックして、拡大縮小されていないバージョンを表示できます。

13
maxschlepzig

マーティントーマが言ったように、通常はしきい値を適用する必要があります。しかし、その答えで使用されているforループよりもはるかに高速に実行される単純なベクトル化を使用してこれを行うことができます。

以下のコードは、画像のピクセルを0（黒）と1（白）に変換します。

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()
8
RajV

nutb によって得られた結果から判断すると、scipyのimsaveはモノクロ（モード1）イメージを理解していないと結論付けます。

5
Mark Ransom

pythonを使用してそれを行う簡単な方法：

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
0
M.Bore