cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:与邻域各个像素点到中心点的距离有关,通 过高斯方程得到各个点的权重值。 thresholdType 表示阈值处理方式(可选参数:cv2.THRESH_BINARY或者cv2.THRESH_BINARY_INV) blockSize 表示块大小,表示一个像素在计算其阈值时所使用的邻域尺寸,通常为 3,5,7等 C 表示常量值 import cv2 ...
python import cv2 # 读取灰度图像 image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 进行 Otsu 阈值二值化 _, otsu_thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 显示原图和二值化后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Otsu Thres...
thresholdType:阈值类型,主要有下面几种: THRESH_BINARY:二进制阈值。大于阈值的像素=maxVal,小于&等于阈值的像素=0(value>threshold?255:0) THRESH_BINARY_INV:反二进制阈值。大于阈值的像素=0,小于&等于阈值的像素=maxVal(value>threshold?0:255) THRESH_TRUNC:截断阈值。大于阈值的像素=阈值,小于&等于阈值的像素...
```python cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) ``` - `src`:输入图像,应该是灰度图像。 - `maxValue`:当像素值高于阈值时要被赋予的值。 - `adaptiveMethod`:自适应阈值算法。可以是 `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C` 或 `cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`,...
1、threshold() threshold的接口形式如下: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) ->retval, dst 1. 该方法返回2个值,第1个值retval为阈值,第2个值dst为阈值化后的图像。 参数含义: src:源图像,8bit或者32bit浮点类型,当type没有使用cv2.THRESH_OTSU或cv2.THRESH_TRIANGLE标志时可以是多通道图...
adaptive_demo(gray,3,0) cv2.createTrackbar('C','binary',0,60,C_changed) cv2.createTrackbar('blocksize','binary',1,20,blocksize_changed) cv2.waitKey(0) 到此这篇关于python3 opencv 图像二值化笔记(cv2.adaptiveThreshold)的文章就介绍到这了,更多相关python3 opencv 图像二值化内容请搜索我们以前的...
1.简单阈值 使用的函数:cv2.threshold (src, thresh, maxval, type) 注释: 与名字一样,这种方法非常简单。但像素值高于阈值时,我们给这个像素赋予一个新值(可能是白色),否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色)。这个函数就是cv2.threshhold()。
blurred = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 51, 2) # 重塑可能用到的图像 thresh = cv2.resize(blurred, (ax, ay), cv2.INTER_LANCZOS4) fImage = cv2.resize(image, (ax, ay), cv2.INTER_LANCZOS4) ...
Adaptive_Threshold_Block_Size, C=self.C) img_edge = cv2.cvtColor(img_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB) img_edge = cv2.resize(img_edge, img_color.shape[:2][::-1]) img_cartoon = cv2.bitwise_and(img_color, img_edge) return cv2.cvtColor(img_cartoon, cv2.COLOR_RGB2BGR) ...
1、src:原始图像2、maxValue:超过阈值的像素需要采取的值3、adaptiveMethod:计算局部阈值的方法,常用的包括CV2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和CV2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C。4、thresholdType:二进制阈值类型5、blockSize:指定窗口大小,用于计算局部阈值6、C:在阈值计算中减去的常量 其中最重要的参数是adaptiveMethod和bloc...