Двоичные изображения, состоящие только из 0 и 1, широко используются в различных приложениях, таких как сегментация изображений, распознавание объектов и анализ образов. В этой статье мы рассмотрим несколько методов обработки двоичных изображений, а также примеры кода, демонстрирующие их реализацию. Давайте погрузимся!

1. Пороговое значение.
   Пороговое значение — это фундаментальный метод, используемый для преобразования изображений в оттенках серого или цветных изображений в двоичные изображения. Он включает в себя выбор порогового значения и присвоение 1 пикселям со значениями интенсивности выше порога и 0 пикселям ниже порога. Вот пример на Python с использованием OpenCV:

import cv2
def binary_threshold(image, threshold):
    _, binary_image = cv2.threshold(image, threshold, 1, cv2.THRESH_BINARY)
    return binary_image
# Load the image
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # Read as grayscale image
# Apply thresholding
threshold = 127
binary_image = binary_threshold(image, threshold)

2. Морфологические операции.
   Морфологические операции, такие как эрозия и расширение, используются для изменения формы и структуры бинарных изображений. Эрозия сжимает объект переднего плана, а расширение расширяет его. Эти операции полезны для удаления шума, обнаружения объектов и выделения границ. Вот пример использования библиотеки scikit-image:

from skimage import morphology
def erode_binary_image(image, iterations=1):
    eroded_image = morphology.binary_erosion(image, iterations=iterations)
    return eroded_image
def dilate_binary_image(image, iterations=1):
    dilated_image = morphology.binary_dilation(image, iterations=iterations)
    return dilated_image
# Load the binary image
binary_image = cv2.imread('binary_image.png', 0)
# Apply erosion and dilation
eroded_image = erode_binary_image(binary_image, iterations=2)
dilated_image = dilate_binary_image(binary_image, iterations=2)

3. Анализ связанных компонентов.
   Анализ связанных компонентов идентифицирует и маркирует отдельные объекты или области в бинарном изображении. Это полезно для подсчета объектов, отслеживания объектов и извлечения признаков. OpenCV предоставляет функцию connectedComponentsWithStats, которую можно использовать для этой цели:

import cv2
def connected_component_analysis(image):
    _, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(image, connectivity=8)
    return labels, stats, centroids
# Load the binary image
binary_image = cv2.imread('binary_image.png', 0)
# Perform connected component analysis
labels, stats, centroids = connected_component_analysis(binary_image)

4. Обнаружение контуров.
   Обнаружение контуров позволяет выделить границы объектов на бинарном изображении. Он обычно используется для анализа формы, распознавания объектов и отслеживания объектов. OpenCV предоставляет функцию findContoursдля обнаружения контуров:

import cv2
def find_contours(image):
    contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    return contours
# Load the binary image
binary_image = cv2.imread('binary_image.png', 0)
# Find contours
contours = find_contours(binary_image)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов обработки бинарных изображений. Мы рассмотрели определение порога, морфологические операции, анализ связанных компонентов и обнаружение контуров. Эти методы широко используются в приложениях компьютерного зрения и обработки изображений. Используя предоставленные примеры кода, вы можете применить эти методы к своим собственным задачам обработки двоичных изображений. Удачи в экспериментах с обработкой двоичных изображений!