Imagen en Binario 0 1

Una imagen binaria es una imagen digital cuyos píxeles tienen 2 colores distintos (normalmente blanco o negro). Por lo tanto, es posible representar una imagen binaria como una serie/matriz de 0 y 1 dependiendo del brillo de un píxel, lo que puede facilitar su procesamiento.

Convertir una imagen a una matriz binaria consiste en leer cada píxel de la imagen y si está 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%)

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.

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 para imágenes de 1 bit, pero generalmente códigos 0 para negro y 1 para blanco, pero nada impide el uso de 1 para negro y 0 para blanco.

NB: Una imagen de 8 bits codifica 0 para negro y 255 para 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
if (grayscale >= threshold) binaryValue = 1
else binaryValue = 0
binaryImage []= binaryValue
}
return binaryImage
}