Python:二值化图像和填充形状

Python中，二值化图像是将图像转换为只有两个像素值的图像，通常为黑色和白色。这种转换可以通过将图像的像素值与一个阈值进行比较来实现。如果像素值大于阈值，则将其设置为白色，否则设置为黑色。

填充形状是指在图像中填充封闭的区域，使其完全填充为指定的颜色。这可以用于在图像中创建闭合的几何形状，如圆形、矩形或多边形。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现图像的二值化和填充形状操作。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 二值化图像
threshold_value = 128
_, binary_image = cv2.threshold(image, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 填充形状
filled_image = np.zeros_like(binary_image)
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(filled_image, contours, -1, 255, thickness=cv2.FILLED)

# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.imshow('Filled Image', filled_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用cv2.imread()函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用cv2.threshold()函数将图像二值化，将像素值大于阈值的设置为白色（255），小于等于阈值的设置为黑色（0）。接下来，使用cv2.findContours()函数找到二值化图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours()函数将轮廓填充为白色。最后，使用cv2.imshow()函数显示二值化图像和填充后的图像。

对于二值化图像和填充形状的应用场景，二值化图像常用于图像处理中的特征提取、边缘检测等任务。填充形状常用于图像分割、目标检测、图像修复等任务。

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