Imagen en Binario 0 1

Una imagen binaria es una imagen digital donde cada píxel solo puede tomar dos valores, generalmente 0 y 1. Estos valores representan dos colores distintos, a menudo blanco y negro. Por lo tanto, una imagen binaria se modela como una matriz de 0 y 1, lo que simplifica enormemente su almacenamiento y procesamiento.

Convertir una imagen en una matriz binaria implica leer el brillo de cada píxel de la imagen y, si es oscuro, convertirlo a 0 y si es brillante, convertirlo a 1 (o viceversa).

Si la imagen o foto no es en blanco y negro, se convertirá a escala de grises de acuerdo con la Rec. UIT-T. 601 luma (fórmula $ Y = 0.2989 R + 0.5870 G + 0.1140 B $) luego binarizado según el nivel / umbral seleccionado (generalmente 0.5 = 50%)

Este procedimiento transforma la imagen original en una matriz binaria.

Algunos lo ven como una forma de arte binaria: el pixel art.

La binarización de imágenes tiene muchas aplicaciones prácticas, especialmente en el procesamiento de imágenes:

— OCR (Reconocimiento óptico de caracteres), los caracteres suelen estar escritos en negro sobre fondo blanco, la conversión a binario simplifica el procesamiento.

— Lectura de códigos de barras: por las mismas razones que el OCR, el reconocimiento de códigos de barras o códigos QR es más sencillo en blanco y negro.

— Visualización de imágenes en paneles LED o matrices de cristal líquido.

— Detección de bordes: el software de procesamiento de imágenes identifica y extrae los bordes de los objetos en una imagen binaria más fácilmente.

— Detección de movimiento: lo mismo, pero para vídeos, comparar imágenes binarias acelera mucho los tiempos de cálculo para videovigilancia.

El umbral se puede establecer manualmente (umbralización global) o calcular automáticamente con el algoritmo de Otsu, que calcula el umbral maximizando la separación entre las dos clases de luminancia.

Se aceptan todos los formatos de imagen web (JPG, PNG, GIF, etc.), pero es preferible utilizar formatos que utilicen compresión sin pérdidas (PNG, BMP, etc.), ya que en estos casos los datos del los colores de los píxeles no se alteran.

Los iconos de tamaño 16x16, 32x32, 64x64 realizan excelentes formatos.

La binarización es la acción de binarizar (hacer binario, con 2 elementos) de datos.

Desde un punto de vista práctico, una imagen con 2 colores (codificada en 1 bit) se almacena rápidamente, cada píxel es 0 o 1.

No existe un estándar único para las imágenes de 1 bit. Una convención común utiliza 0 para el negro y 1 para el blanco, ya que la baja intensidad se corresponde naturalmente con 0. También es posible lo contrario.

En las imágenes de 8 bits, la convención habitual es 0 para el negro y 255 para el blanco.

El código fuente para la conversión de imágenes a 0 y 1 podría verse así:// Pseudo-code
function convertToBinaryImage(imageData, threshold = 128) {
binaryImage = []
for each pixel in imageData {
grayscale = (pixel.R + pixel.G + pixel.B) / 3
// alternative: 0.2989 * pixel.R + 0.5870 * pixel.G + 0.1140 * pixel.B
if (grayscale >= threshold) binaryValue = 1
else binaryValue = 0
binaryImage []= binaryValue
}
return binaryImage
}