c#实现图片二值化例子（黑白效果）

以下是“C#实现图片二值化例子（黑白效果）”的完整攻略，包含两个示例。

简介

图片二值化是一种常见的图像处理技术，它将彩色图像转换为黑白图像。C#是一种流行的编程语言，它提供了丰富的图像处理库。本攻略将详细介绍C#实现图片二值化的方法，并提供两个示例。

C#实现图片二值化

示例1

以下是示例，演示了如何使用C#实现图片二值化：

using System.Drawing;

public static Bitmap BinarizeImage(Bitmap image, int threshold)
{
    Bitmap result = new Bitmap(image.Width, image.Height);

    for (int i = 0; i < image.Width; i++)
    {
        for (int j = 0; j < image.Height; j++)
        {
            Color color = image.GetPixel(i, j);
            int gray = (int)(color.R * 0.3 + color.G * 0.59 + color.B * 0.11);
            if (gray > threshold)
            {
                result.SetPixel(i, j, Color.White);
            }
            else
            {
                result.SetPixel(i, j, Color.Black);
            }
        }
    }

    return result;
}

在上面的示例中，我们定义了一个名为BinarizeImage的静态方法，它接受一个Bitmap对象和一个阈值作为参数，并返回一个二值化后的Bitmap对象。该方法使用两个嵌套的循环遍历图像的每个像素，并将其转换为灰度值。然后，它将灰度值与阈值进行比较，并将像素设置为黑色或白色。

示例2

以下是另一个示例，演示了如何使用C#实现自适应阈值二值化：

using System.Drawing;

public static Bitmap AdaptiveBinarizeImage(Bitmap image, int blockSize, int offset)
{
    Bitmap result = new Bitmap(image.Width, image.Height);

    for (int i = 0; i < image.Width; i += blockSize)
    {
        for (int j = 0; j < image.Height; j += blockSize)
        {
            int sum = 0;
            int count = 0;

            for (int x = i; x < i + blockSize && x < image.Width; x++)
            {
                for (int y = j; y < j + blockSize && y < image.Height; y++)
                {
                    Color color = image.GetPixel(x, y);
                    int gray = (int)(color.R * 0.3 + color.G * 0.59 + color.B * 0.11);
                    sum += gray;
                    count++;
                }
            }

            int threshold = (sum / count) + offset;

            for (int x = i; x < i + blockSize && x < image.Width; x++)
            {
                for (int y = j; y < j + blockSize && y < image.Height; y++)
                {
                    Color color = image.GetPixel(x, y);
                    int gray = (int)(color.R * 0.3 + color.G * 0.59 + color.B * 0.11);
                    if (gray > threshold)
                    {
                        result.SetPixel(x, y, Color.White);
                    }
                    else
                    {
                        result.SetPixel(x, y, Color.Black);
                    }
                }
            }
        }
    }

    return result;
}

在上面的示例中，我们定义了一个名为AdaptiveBinarizeImage的静态方法，它接受一个Bitmap对象、块大小和偏移量作为参数，并返回一个自适应阈值二值化后的Bitmap对象。该方法使用两个嵌套的循环遍历图像的每个块，并计算块的平均灰度值。然后，它将平均灰度值加上偏移量作为阈值，并将块中的像素转换为黑色或白色。

结论

本攻略详细介绍了C#实现图片二值化的方法，并提供了两个示例，分别演示了如何使用C#实现图片二值化和自适应阈值二值化。通过学习本攻略，您可以了解C#图像处理的基本原理和方法，以及如何使用C#实现图片二值化。