OpenCV的adaptiveThreshold函数进行局部阈值。函数原型为:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst src参数表示输入图像(8位单通道图像)。 maxValue参数表示使用 THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 的最大值. adaptiveMethod参数表示自适应阈值算法,平均 (ADAPTIV...
第九个参数（block size）决定了邻域大小，第十个参数（C）对均值阈值进行调整。这种方法特别适用于灰度直方图呈现双峰特性的图片，通过全局自适应阈值（CV_THRESH_OTSU）和CV_THRESH_BINARY_INV结合，可以得到更精确的二值化结果，例如：cvThreshold(dst, dst, 300, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_...
ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C的计算方法是计算出领域的高斯均值再减去第七个参数double C的值。 int thresholdType:这是阈值类型,只有两个取值,分别为 THRESH_BINARY 和THRESH_BINARY_INV 具体的请看官方的说明,这里不多做解释。 int blockSize:adaptiveThreshold的计算单位是像素的邻域块,这是局部邻域大小,3、5、7等。
手动阈值是通过预设的阈值进行图像处理，而自动阈值则采用大津法或三角形算法自动寻找最优阈值。对于全局阈值，opencv提供了多种取阈值的方法，包括5种不同的方式。在局部阈值方面，即自适应阈值，主要通过计算局部区域的均值或高斯加权平均值来进行处理，常用的方法有mean_c和guassian_c两种。
OpenCV的adaptiveThreshold函数进行局部阈值。函数原型为:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst src参数表示输入图像(8位单通道图像)。 maxValue参数表示使用 THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 的最大值. ...
③:RETR_CCOMP 检索所有轮廓并将其组织为两级层次结构。在顶层,组件具有外部边界。在第二层,有孔的边界。如果所连接零部件的孔内还有其他轮廓,则该轮廓仍将放置在顶层。 ④:RETR_TREE 检索所有轮廓,并重建嵌套轮廓的完整层次。所有轮廓建立一个等级树结构,外层轮廓包含内层轮廓,内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:阈值是邻域值减去常数C的高斯加权和。 importcv2img=cv2.imread('img/lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) thresh_img = cv2.adaptiveThreshold(img,255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,5) cv2.imshow('thresh_img', thresh_img) ...
C可以为正数, 零或者负数;⽤于在计算过程中容忍程度;thresholdType介绍 OpenCV在adaptiveThreshold⽅法中允许使⽤两种ThresholdTypes,毕竟是进⾏⼆值化处理;分别为:THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV 计算⽅式如下:其中,\(src(x, y)\)表⽰原始灰度图像灰度值,\(T(x, y)\)是根据⾃适应阈值算法计算...
OpenCV中有两个函数可以实现图片的二值化：（1）cvThreshold( dst, dst,230 , 255, CV_THRESH_BINARY_INV);（2）cvAdaptiveThreshold( dst, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY, 9, -10);方法（1）是手动指定一个阈值，以此阈值来进行二值化处理。其中的第四个参数决定了...
adaptive_method也有两种: CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 函数cvAdaptiveThreshold 将灰度图像变换到二值图像,采用下面公式: switch(threshold_type): case CV_THRESH_BINARY: if src(x,y)>T(x,y): dst(x,y) = maxValue ...