python - libreria - Convierte RGB a negro O blanco

python image library (5)

¿Cómo tomaría una imagen RGB en Python y la convertiría a negro O blanco? No en escala de grises, quiero que cada píxel sea totalmente negro (0, 0, 0) o completamente blanco (255, 255, 255).

¿Hay alguna funcionalidad incorporada para esto en las populares bibliotecas de procesamiento de imágenes de Python? De lo contrario, ¿la mejor manera sería simplemente recorrer cada píxel, si está más cerca de blanco establecerlo en blanco, si está más cerca de negro, establecerlo en negro?

Almohada, con tramado

Al usar una Pillow puede convertirla directamente a blanco y negro. ¡Parecerá que tiene tonos de gris pero tu cerebro te está engañando! (Blanco y negro cerca uno del otro se ven como gris)

from PIL import Image image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open colour image image_file = image_file.convert(''1'') # convert image to black and white image_file.save(''/tmp/result.png'')

Original:

Convertido:

Escala a blanco y negro

Convierta a escala de grises y luego escale a blanco o negro (el que esté más cerca).

Original:

Resultado:

Implementación de Pure Pillow

Instala la pillow si aún no lo has hecho:

$ pip install pillow

Pillow (o PIL) puede ayudarlo a trabajar con imágenes de manera efectiva.

from PIL import Image col = Image.open("cat-tied-icon.png") gray = col.convert(''L'') bw = gray.point(lambda x: 0 if x<128 else 255, ''1'') bw.save("result_bw.png")

Alternativamente, puede usar Pillow con numpy .

Pillow + Numpy Bitmasks Enfoque

Necesitarás instalar numpy:

$ pip install numpy

Numpy necesita una copia de la matriz para operar, pero el resultado es el mismo.

from PIL import Image import numpy as np col = Image.open("cat-tied-icon.png") gray = col.convert(''L'') # Let numpy do the heavy lifting for converting pixels to pure black or white bw = np.asarray(gray).copy() # Pixel range is 0...255, 256/2 = 128 bw[bw < 128] = 0 # Black bw[bw >= 128] = 255 # White # Now we put it back in Pillow/PIL land imfile = Image.fromarray(bw) imfile.save("result_bw.png")

Blanco y negro con almohada, con difuminado

Al usar una Pillow puede convertirla directamente a blanco y negro. ¡Parecerá que tiene tonos de gris pero tu cerebro te está engañando! (Blanco y negro cerca uno del otro se ven como gris)

from PIL import Image image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open colour image image_file = image_file.convert(''1'') # convert image to black and white image_file.save(''/tmp/result.png'')

Original:

Convertido:

Blanco y negro con almohada, sin difuminado

from PIL import Image image_file = Image.open("cat-tied-icon.png") # open color image image_file = image_file.convert(''1'', dither=Image.NONE) # convert image to black and white image_file.save(''/tmp/result.png'')

Sugeriría convertir a escala de grises, y luego simplemente aplicar un umbral (a la mitad, o medio o meadian, si así lo desea) a él.

from PIL import Image col = Image.open(''myimage.jpg'') gry = col.convert(''L'') grarray = np.asarray(gry) bw = (grarray > grarray.mean())*255 imshow(bw)

Usando opencv Puedes convertir fácilmente rgb a una imagen binaria

import cv2 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from PIL import Image import numpy as np img = io.imread(''http://www.bogotobogo.com/Matlab/images/MATLAB_DEMO_IMAGES/football.jpg'') img = cv2.cvtColor(img, cv2.IMREAD_COLOR) imR=img[:,:,0] #only taking gray channel print(img.shape) plt.imshow(imR, cmap=plt.get_cmap(''gray'')) #Gray Image plt.imshow(imR) plt.title(''my picture'') plt.show() #Histogram Analyze imgg=imR hist = cv2.calcHist([imgg],[0],None,[256],[0,256]) plt.hist(imgg.ravel(),256,[0,256]) # show the plotting graph of an image plt.show() #Black And White height,width=imgg.shape for i in range(0,height): for j in range(0,width): if(imgg[i][j]>60): imgg[i][j]=255 else: imgg[i][j]=0 plt.imshow(imgg)

Y puede usar colorsys (en la biblioteca estándar) para convertir rgb a hls y usar el valor de luminosidad para determinar negro / blanco:

import colorsys # convert rgb values from 0-255 to % r = 120/255.0 g = 29/255.0 b = 200/255.0 h, l, s = colorsys.rgb_to_hls(r, g, b) if l >= .5: # color is lighter result_rgb = (255, 255, 255) elif l < .5: # color is darker result_rgb = (0,0,0)