python - libreria - Convierte RGB a negro O blanco

python image library

Question

¿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?

Answer 1

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:

Answer 2

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'')

Answer 3

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)

Answer 4

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)

Answer 5

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)