Solución:
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')
rendimientos
Una solución única de PIL para crear una imagen de dos niveles (blanco y negro) con un umbral personalizado:
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')
Con tan solo
r = img.convert('1')
r.save('foo.png')
obtienes una imagen difuminada.
De izquierda a derecha, la imagen de entrada, el resultado de la conversión en blanco y negro y el resultado difuminado:
Puede hacer clic en las imágenes para ver las versiones sin escala.
Otra opción (que es útil, por ejemplo, para fines científicos cuando necesita trabajar con máscaras de segmentación) es simplemente aplicar un umbral:
#!/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 __name__ == "__main__":
args = get_parser().parse_args()
binarize_image(args.input, args.output, args.threshold)
Se ve así para ./binarize.py -i convert_image.png -o result_bin.png --threshold 200
:
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