二値化とは？

二値化（Binarization）とは、
画像を「黒」と「白」の2値だけに変換する画像処理技術です。

通常のカラー画像やグレースケール画像を、
しきい値（threshold）を基準に

• 明るい部分 → 白
• 暗い部分 → 黒

に分けます。

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二値化とグレースケールの違い

二値化は特に：

• OCR（文字認識）
• 書類スキャン
• 図面データ
• 印刷用データ

で重要になります。

二値化アルゴリズムの種類

二値化には、画像を「黒」と「白」に分けるための
いくつかの方法（アルゴリズム）があります。

難しそうに見えますが、やっていることはシンプルです。

「どこを白にして、どこを黒にするかを決めるルールの違い」です。

① 固定しきい値法（もっともシンプルな方法）

あらかじめ決めた明るさの基準（しきい値）で分けます。

例えば：

• 明るさが127より大きい → 白
• 127以下 → 黒

というように単純に分けます。

✔ メリット

• 計算が速い
• 実装が簡単

✖ デメリット

• 影や照明ムラに弱い
• 画像によってはうまく分離できない

② Otsu（大津）法 / 大津の二値化

Otsu法（大津の二値化）は、
画像のヒストグラム（明るさの分布）を分析して、
「最適なしきい値」を自動で決める方法です。

1979年に
大津展之
によって提案されました。

簡単に言うと：

「一番キレイに白黒が分かれるポイントを自動で探してくれる」

という方法です。

✔ メリット

• 手動調整が不要
• 書類スキャンなどで高精度

✖ デメリット

• 背景が複雑な画像には弱い場合がある

③ 適応的二値化（Adaptive Threshold）

画像全体を1つの基準で分けるのではなく、
小さなエリアごとに別々の基準で分ける方法です。

例えば：

• 左上は暗い → 基準を低く
• 右下は明るい → 基準を高く

というように自動調整します。

✔ メリット

• 照明ムラに強い
• スマホ撮影した書類に有効

✖ デメリット

• 計算コストがやや高い

二値化は解像度に影響される？

解像度が低すぎると：

• 文字が潰れる
• ノイズが増える
• 輪郭がギザギザになる

印刷用途では 300dpi以上 が推奨されます。

二値化時のノイズ除去方法

① GaussianBlur（ガウシアンブラー）

画像をなめらかにぼかす処理です。

周囲のピクセルを平均して、
細かいノイズやザラつきを目立たなくします。

✔ こんなときに使う

• 軽いノイズ除去
• Otsu法の前処理
• 書類スキャン画像

小さなゴミを減らしたいときに有効

② MedianBlur（メディアンブラー）

周囲のピクセルの「中央値」に置き換える処理です。

白黒のポツポツしたノイズ（塩胡椒ノイズ）に強いのが特徴。

✔ こんなときに使う

• スキャン画像の点ノイズ除去
• 古い紙の劣化対策

点状ノイズを消したいときに最適

③ モルフォロジー処理（収縮・膨張）

画像の“形”を調整する処理です。

膨張（Dilation）

白い部分を太くする
→ かすれた文字を強調

収縮（Erosion）

白い部分を細くする
→ 小さな白ノイズを削る

二値化後の微調整によく使われます。

まとめ

二値化をPython + OpenCVで行う方法

OpenCVは
OpenCV
という画像処理ライブラリです。

インストール方法：

pip install opencv-python

基本コード：

import cv2

img = cv2.imread("input.jpg", 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite("output.jpg", thresh)

PDFを二値化する方法

PDFの場合は：

1. 画像として抽出
2. 二値化
3. 再PDF化

という工程が必要になります。

プログラムで可能ですが、
やや手間がかかります。

もっと簡単な方法（オンラインで一括処理）

ここまで読んで、

• コードを書くのは面倒
• すぐに二値化したい
• PDFや複数画像をまとめて処理したい

という方も多いはずです。

ブラウザでできる二値化ツール

オンラインツールを使えば：

✔ インストール不要
✔ Python不要
✔ OpenCV不要
✔ 一括処理対応

アップロードするだけで
自動で最適なしきい値を適用できます。

PixBirdで二値化するメリット

• 一括変換対応
• ブラウザ完結

開発者でなくても、
数秒で高品質な二値化が可能です。

二値化はAIで進化している？

最近ではAIを使った

• セマンティックセグメンテーション
• 文字強調処理
• 自動コントラスト補正

も登場しています。

ただし、
日常用途ではOtsu法＋前処理で十分なケースが多いです。

まとめ

二値化は：

• OCR前処理
• 印刷最適化
• 書類データ軽量化
• 画像マスク生成

に欠かせない重要技術です。

技術的に実装することも可能ですが、
オンラインツールを使えば数秒で完了します。

画像を黒と白の2色に変換する二値化ツール。しきい値を調整して文字・図形をくっきり抽出できます。