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如何使用C实现图片二值化处理？

admin
行业动态
2025-01-28
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C#实现图片二值化示例：先灰度化，再通过迭代计算阈值将像素点灰度值设为0或255，呈现黑白效果。

在C#中实现图片二值化是一个常见的图像处理任务，通常用于将彩色或灰度图像转换为黑白图像，这种技术广泛应用于文档扫描、OCR（光学字符识别）等领域，下面是一个详细的示例，展示如何在C#中实现图片的二值化。

如何使用C实现图片二值化处理？第1张

准备工作

确保你已经安装了.NET环境，并且熟悉基本的C#编程，我们将使用System.Drawing命名空间来处理图像。

加载图像

我们需要从文件系统中加载一张图像，这可以通过Bitmap类来实现。

using System;
using System.Drawing;
class ImageProcessing
{
    static void Main()
    {
        string imagePath = "path_to_your_image.jpg"; // 替换为你的图片路径
        Bitmap originalImage = new Bitmap(imagePath);
    }
}

转换为灰度图像

在进行二值化之前，我们通常先将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过计算每个像素的灰度值来实现。

static Bitmap ConvertToGrayscale(Bitmap original)
{
    Bitmap grayscaleImage = new Bitmap(original.Width, original.Height);
    for (int y = 0; y < original.Height; y++)
    {
        for (int x = 0; x < original.Width; x++)
        {
            Color originalColor = original.GetPixel(x, y);
            int grayScale = (int)(originalColor.R * 0.3 + originalColor.G * 0.59 + originalColor.B * 0.11);
            Color grayColor = Color.FromArgb(grayScale, grayScale, grayScale);
            grayscaleImage.SetPixel(x, y, grayColor);
        }
    }
    return grayscaleImage;
}

应用阈值进行二值化

二值化的核心是选择一个适当的阈值，将灰度图像中的像素分为黑白两类，这里我们简单地使用一个固定的阈值。

static Bitmap BinarizeImage(Bitmap grayscale, int threshold)
{
    Bitmap binaryImage = new Bitmap(grayscale.Width, grayscale.Height);
    for (int y = 0; y < grayscale.Height; y++)
    {
        for (int x = 0; x < grayscale.Width; x++)
        {
            Color grayColor = grayscale.GetPixel(x, y);
            int binaryValue = (grayColor.R > threshold) ? 255 : 0;
            Color binaryColor = Color.FromArgb(binaryValue, binaryValue, binaryValue);
            binaryImage.SetPixel(x, y, binaryColor);
        }
    }
    return binaryImage;
}

保存二值化后的图像

我们将处理后的二值图像保存到文件中。

static void SaveImage(Bitmap image, string path)
{
    image.Save(path);
}

整合代码并运行

将所有步骤整合在一起，并运行程序。

class ImageProcessing
{
    static void Main()
    {
        string imagePath = "path_to_your_image.jpg"; // 替换为你的图片路径
        string outputPath = "path_to_output_image.jpg"; // 替换为输出图片路径
        int threshold = 128; // 可以根据需要调整阈值
        Bitmap originalImage = new Bitmap(imagePath);
        Bitmap grayscaleImage = ConvertToGrayscale(originalImage);
        Bitmap binaryImage = BinarizeImage(grayscaleImage, threshold);
        SaveImage(binaryImage, outputPath);
    }
    static Bitmap ConvertToGrayscale(Bitmap original)
    {
        // ...（同上）...
    }
    static Bitmap BinarizeImage(Bitmap grayscale, int threshold)
    {
        // ...（同上）...
    }
    static void SaveImage(Bitmap image, string path)
    {
        // ...（同上）...
    }
}