Чтобы преобразовать изображение в черно-белое с помощью OpenCV, вы можете использовать несколько методов. Вот некоторые часто используемые методы:

1. Преобразование в оттенки серого: преобразуйте изображение в оттенки серого с помощью функции cvtColor() в OpenCV. Этот метод вычисляет яркость каждого пикселя и присваивает соответствующее значение шкалы серого.

import cv2
# Read the image
image = cv2.imread("your_image.jpg")
# Convert to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. Адаптивное пороговое значение. Примените адаптивное пороговое значение к изображению в оттенках серого. Этот метод вычисляет пороговое значение для каждого пикселя на основе его окружения и преобразует пиксель в черный или белый на основе этого порога.

import cv2
# Read the image
image = cv2.imread("your_image.jpg")
# Convert to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Apply adaptive thresholding
_, black_white_image = cv2.threshold(gray_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

3. Простое пороговое значение: используйте фиксированное пороговое значение для преобразования изображения в оттенках серого в черно-белое. Пиксели со значениями яркости выше порогового значения становятся белыми, а пиксели ниже — черными.

import cv2
# Read the image
image = cv2.imread("your_image.jpg")
# Convert to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Apply simple thresholding
_, black_white_image = cv2.threshold(gray_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)