Convertir RVB en noir et blanc dans OpenCV

Question

Je voudrais savoir comment convertir une image RVB en une image noir et blanc (binaire).

Après la conversion, comment puis-je enregistrer l'image modifiée sur le disque ?

Answer 1

A priori, vous devez le convertir en niveaux de gris, puis le seuiller en binaire.

1. Lire l'image comme une image en niveaux de gris Si vous lisez l'image RVB à partir du disque, vous pouvez la lire directement comme une image en niveaux de gris, comme ceci :

// C
IplImage* im_gray = cvLoadImage("image.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

// C++ (OpenCV 2.0)
Mat im_gray = imread("image.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

2. Convertir une image RVB im_rgb en une image en niveaux de gris : Sinon, vous devrez convertir l'image RVB obtenue précédemment en une image en niveaux de gris.

// C
IplImage *im_rgb  = cvLoadImage("image.jpg");
IplImage *im_gray = cvCreateImage(cvGetSize(im_rgb),IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(im_rgb,im_gray,CV_RGB2GRAY);

// C++
Mat im_rgb  = imread("image.jpg");
Mat im_gray;
cvtColor(im_rgb,im_gray,CV_RGB2GRAY);

3. Convertir en binaire Vous pouvez utiliser seuillage adaptatif o seuils à niveau fixe pour convertir votre image en niveaux de gris en une image binaire.

Par exemple, en C, vous pouvez faire ce qui suit (vous pouvez également faire la même chose en C++ avec Mat et les fonctions correspondantes) :

// C
IplImage* im_bw = cvCreateImage(cvGetSize(im_gray),IPL_DEPTH_8U,1);
cvThreshold(im_gray, im_bw, 128, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

// C++
Mat img_bw = im_gray > 128;

Dans l'exemple ci-dessus, 128 est le seuil.

4. Sauvegarder sur le disque

// C
cvSaveImage("image_bw.jpg",img_bw);

// C++
imwrite("image_bw.jpg", img_bw);

Answer 2

Cela semble avoir fonctionné pour moi !

Mat a_image = imread(argv[1]);

cvtColor(a_image, a_image, CV_BGR2GRAY);
GaussianBlur(a_image, a_image, Size(7,7), 1.5, 1.5);
threshold(a_image, a_image, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);

Answer 3

Je fais quelque chose de similaire dans une de mes articles de blog . Un exemple simple en C++ est présenté.

L'objectif était d'utiliser le logiciel libre cvBlobsLib bibliothèque pour la détection d'échantillons ponctuels imprimés sur des lames de microarray, mais les images doivent être converties de la couleur -> échelle de gris -> noir et blanc comme vous l'avez mentionné, afin d'y parvenir.

Answer 4

Une façon simple de "binariser" une image est de la comparer à un seuil : Par exemple, vous pouvez comparer tous les éléments d'une matrice à une valeur avec opencv en c++.

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 
cv::Mat bw = img > 128;

De cette façon, tous les pixels de la matrice supérieurs à 128 sont maintenant blancs, et ceux inférieurs à 128 ou égaux seront noirs.

En option, et pour moi, cela a donné de bons résultats, on peut appliquer le flou.

cv::blur( bw, bw, cv::Size(3,3) );

Plus tard, vous pouvez l'enregistrer comme indiqué précédemment avec :

cv::imwrite("image_bw.jpg", bw);

Answer 5

Une simple méthode de seuil binaire est suffisante.

inclure

#include <string>
#include "opencv/highgui.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("./img.jpg",0);//loading gray scale image
    threshold(img, img, 128, 255, CV_THRESH_BINARY);//threshold binary, you can change threshold 128 to your convenient threshold
    imwrite("./black-white.jpg",img);
    return 0;
}

Vous pouvez utiliser GaussianBlur pour obtenir une image noire et blanche lisse.