其實將彩色圖像轉換成黑白圖像原理非常的簡單，實現起來也很容易。簡單的說就是黑白圖像的每個像素在RBG顏色中都具有相對應的值。用代碼循環把圖像中每一位RGB顏色轉換成對應的黑白顏色就可以。
一、彩色轉換黑白
C# Code
var originalbmp = new Bitmap(Bitmap.FromFile(OFD.FileName)); // Load the image
var newbmp = new Bitmap(Bitmap.FromFile(OFD.FileName)); // New image
for (int row = 0; row < originalbmp.Width; row++) // Indicates row number
{
for (int column = 0; column < originalbmp.Height; column++) // Indicate column number
{
var colorValue = originalbmp.GetPixel(row, column); // Get the color pixel
var averageValue = ((int)colorValue.R + (int)colorValue.B + (int)colorValue.G)/3; // get the average for black and white
newbmp.SetPixel(row, column, Color.FromArgb(averageValue, averageValue, averageValue)); // Set the value to new pixel
}
}
newbmp.Save(OFD.FileName.Replace(".", "_BlackAnd White")); // Save the black ad white image
Process.Start(OFD.FileName.Replace(".", "_BlackAnd White")); // Open the image
}
原始圖像：
轉換後的圖像：
怎麼樣？是不是非常容易呢。
這真是黑白圖像嗎？
其實從技術上說我們剛剛轉換成的圖像根本就不是黑白圖像，應該是叫“灰度圖像”，顏色值是單一從（0到256）。
而真正的黑白圖像只由（0，1）兩種值。
兩者區別參看下圖：
灰度圖（人們通常說的黑白照片）
技術上真正的黑白圖
應該很容易的看出區別吧，好了，有人該說了，這也太難看了，這樣的黑白圖片有什麼用處呢？
黑白圖片用途
其實黑白圖片在模式識別，圖像處理，及數據存儲方面都有很多的用處。
黑白圖片顏色值只有兩種，處理起來簡單、明確。
很容易壓縮，存儲空間很可以很小。
模式識別中，把彩色轉成黑白，去除噪點就方便很多，輪廓識別也更容易處理。
等等。。。等等。
灰度轉換成黑白圖片
比如灰度顏色是（0到255），我們轉換成（0，1），
算法：大與某個值（比如：120）則轉換成1，反正轉換成0，那麼這個值（120）就是說的閥值。
如何獲取一個圖像轉換的閥值不是一個容易的事，因為圖像的明亮度不同，有的圖像一片黑，有點很亮。所以這根據圖像計算圖像的動態閥值是很複雜的算法。
有個日本人提出一種算法：
對於圖像I(x,y)，前景(即目標)和背景的分割閾值記作T，屬於前景的像素點數佔整幅圖像的比例記為ω0，其平均灰度μ0；背景像素點數佔整幅圖像的比例為ω1，其平均灰度為μ1。圖像的總平均灰度記為μ，類間方差記為g。
假設圖像的背景較暗，並且圖像的大小為M×N，圖像中像素的灰度值小於閾值T的像素個數記作N0，像素灰度大於閾值T的像素個數記作N1，則有：
ω0=N0/ M×N (1)
ω1=N1/ M×N (2)
N0+N1=M×N (3)
ω0+ω1=1 (4)
μ=ω0*μ0+ω1*μ1 (5)
g=ω0(μ0-μ)^2+ω1(μ1-μ)^2 (6)
將式(5)代入式(6),得到等價公式:
g=ω0ω1(μ0-μ1)^2 (7) 這就是類間方差
採用遍歷的方法得到使類間方差g最大的閾值T,即為所求。
大家有興趣可以網絡上搜索一下。
閱讀更多 程序你好 的文章
