灰度圖有256級灰度，而二值圖只有黑白兩色。顏色數目大大降低，直觀感覺轉換效果不會好。其實人眼類似于一個低通濾波器，你看到的并不是一個一個像素點，而是接受的顏色信息是一個區(qū)域內的顏色信息的綜合效果。

Floyd-Steinberg方法實際是一種dithering的方法，將本像素的顏色信息，通過某種方式抖動到其他像素點上，就可以更好利用顏色的區(qū)域效果。

Floyd-Steinberg算法：

*表示當前像素。周圍的4個分數為誤差分配比例。
誤差=理論值-實際值
理論值是真正的顏色值，而實際值為二值化的值

上代碼

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默認字體 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解決保存圖像是負號'-'顯示為方塊的問題img_gray0 = cv2.imread("img/david_head.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_gray0 = 255 - img_gray0 h, w= img_gray0.shapeimg_gray0 = cv2.resize(img_gray0, (w//2, h//2))h, w= img_gray0.shapeplt.figure() plt.imshow(img_gray0, vmin=0, vmax=255, cmap=plt.get_cmap("Greys")) plt.title("原圖")img_gray_eq = img_gray0img_dither = np.zeros((h+1, w+1), dtype=np.float) img_undither = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)threshold = 128for i in range(h):for j in range(w):img_dither[i, j] = img_gray_eq[i, j]if img_gray_eq[i, j] > threshold:img_undither[i, j] = 255for i in range(h):for j in range(w):old_pix = img_dither[i, j]if (img_dither[i, j] > threshold):new_pix = 255else:new_pix = 0img_dither[i, j] = new_pixquant_err = old_pix - new_pixif j > 0:img_dither[i+1, j-1] = img_dither[i+1, j-1] + quant_err * 3 / 16img_dither[i+1, j] = img_dither[i+1, j] + quant_err * 5 / 16img_dither[i, j+1] = img_dither[i, j+1] + quant_err * 7 / 16img_dither[i+1, j+1] = img_dither[i+1, j+1] + quant_err * 1 / 16img_dither = img_dither.astype(np.uint8) img_dither = img_dither[0:h, 0:w]plt.figure() plt.imshow(img_dither, vmin=0, vmax=255, cmap=plt.get_cmap("Greys")) plt.title("dither")plt.figure() plt.imshow(img_undither, vmin=0, vmax=255, cmap=plt.get_cmap("Greys")) plt.title("undither")plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的利用Floyd-Steinberg方法（dithering），将灰度图转换为二值图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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