对于简单阈值,cv2.threshold()的第二个参数是我们自己设定的阈值范围,一张图片的最好的阈值分界线不是凭感觉看出来的,而是有合理的方式能找到的,threshold的第一个返回值就是处理图片的阈值分界线。因此,只要在threshold函数的最后一个参数在原有的基础上加上’cv2.THRESH_OTSU‘那么第一个返回值就是最佳阈值。直接...
print("thd",thd)## 输出结果t1127.0thd[[00000][00000][00000][00000][00000]]###t2,otsu=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)print("otsu",otsu)## 输出结果otsu[[00000][00000][00255255255][00255255255][00255255255]]### importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("beauty.j...
ret, binary = cv.threshold(image_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) # ret, binary = cv.threshold(image_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE) # ret, binary = cv.threshold(image_gray, 0, 255, cv.THRESH_TOZERO | cv.THRESH_OTSU) print("threshold val...
在使用时,我们需要多传入一个参数:cv2.THRESH_OTSU,并且要把阈值设为0。然后程序便会根据算法找到 最优阈值,并返回给retVal。如果不使用Otsu二值化,返回的值便于我们设定的相等。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt imggray= cv2.imread("E:/ruanjianDM/jupyternoerbookDM/Ope...
THRESH_TRUNC:大于阈值部分被置为 thresh,小于部分保持原样 THRESH_TOZERO:小于阈值部分被置为 0,大于部分保持不变 THRESH_TOZERO_INV:大于阈值部分被置为 0,小于部分保持不变 THRESH_BINARY|THRESH_OTSU:使用最大类间差分法(THRESH_OTSU)获取阈值,然后再用该阈值进行二分,二分方法是上面 5 种选择。
THRESH_TOZERO_INV 问题来了:为什么可以在threshold_type参数中使用CV_THRESH_OTSU,在哪里可以查看这种OTSU,它用的什么方法?经多次验证,二值化的效果很好,且速度很快。 已经有一些同志在使用: 例证1:例证1 例证2:例证2 例证3:例证3 我的遭遇:为了二值化一个比较大的图像(10M,3840*2748),痛苦的看了各种论文,...
这两种标志是获取阈值的方法,并不是阈值的比较方法的标志,这两个标志可以和前面5种标志一起使用,例如“THRESH_BINARY| THRESH_OTSU”。前面5种标志在调用函数时都需要人为的设置阈值,如果对图像不了解设置的阈值不合理,会对处理后的效果造成严重的影响,这两个标志分别...
OpenCV中二值化阈值的设置是根据图像的特性和需求来确定的。一般来说,可以通过以下几种方法来确定二值化阈值: Otsu’s 二值化:Otsu’s 方法是一种自适应的二值化方法,它会根据图像的直方图自动确定一个最佳的二值化阈值,使得目标和背景的分离效果最好。 ret,thresh = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_...
如果把自定义阈值设置为 CV::THRESH_OTSU,则这个方法会自动计算一个阈值 注:thresshold()可以看做对图像数组做的一个1x1的核的卷积 02 CV::adativethreshold() adativethreshold()在卷积过程中自动计算每个核的阈值 代码语言:javascript 复制 voidadaptiveThreshold(InputArray src,//输入OutputArray dst,//输出double...
THRESH_OTSU) blur =cv2.GaussianBlur(img1,(5,5),0) ret3,th3 =cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) ## plot all the images and their histogram images =[img1,0,th1, img1,0,th2, blur,0,th3] titles =[ 'Ori','Hist','Glo(v =127)', 'Ori', 'Hist', '...