其实将彩色图像转换成黑白图像原理非常的简单，实现起来也很容易。简单的说就是黑白图像的每个像素在RBG颜色中都具有相对应的值。用代码循环把图像中每一位RGB颜色转换成对应的黑白颜色就可以。
一、彩色转换黑白
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
}
原始图像：
转换后的图像：
怎么样？是不是非常容易呢。
这真是黑白图像吗？
其实从技术上说我们刚刚转换成的图像根本就不是黑白图像，应该是叫“灰度图像”，颜色值是单一从（0到256）。
而真正的黑白图像只由（0，1）两种值。
两者区别参看下图：
灰度图（人们通常说的黑白照片）
技术上真正的黑白图
应该很容易的看出区别吧，好了，有人该说了，这也太难看了，这样的黑白图片有什么用处呢？
黑白图片用途
其实黑白图片在模式识别，图像处理，及数据存储方面都有很多的用处。
黑白图片颜色值只有两种，处理起来简单、明确。
很容易压缩，存储空间很可以很小。
模式识别中，把彩色转成黑白，去除噪点就方便很多，轮廓识别也更容易处理。
等等。。。等等。
灰度转换成黑白图片
比如灰度颜色是（0到255），我们转换成（0，1），
算法：大与某个值（比如：120）则转换成1，反正转换成0，那么这个值（120）就是说的阀值。
如何获取一个图像转换的阀值不是一个容易的事，因为图像的明亮度不同，有的图像一片黑，有点很亮。所以这根据图像计算图像的动态阀值是很复杂的算法。
有个日本人提出一种算法：
对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ，类间方差记为g。
假设图像的背景较暗，并且图像的大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1，则有：
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)
将式(5)代入式(6),得到等价公式:
g=ω0ω1(μ0-μ1)^2 (7) 这就是类间方差
采用遍历的方法得到使类间方差g最大的阈值T,即为所求。
大家有兴趣可以网络上搜索一下。
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