—cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C :领域内像素点加权和,权 重为一个高斯窗口 第四个值的赋值方法:只有cv2.THRESH_BINARY 和cv2.THRESH_BINARY_INV 第五个Block size:规定领域大小(一个正方形的领域) 第六个常数C,阈值等于均值或者加权值减去这个常数(为0相当于阈值 就是求得领域内均值或者加权值) 这种方法理...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了大量的算法和工具,可以用于图像和视频的分析、处理和理解。OpenCV提供了丰富的图像处理功能,如滤波、边缘检测、图像变换、颜色空间转换等,以及高级的计算机视觉功能,如物体检测、人脸识别、三维重建等。 二值化在图像处理中的...
pythoncv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) 参数解释: 1.src: 输入图像,应该是灰度图。 2.maxValue: 用于替换阈值化后的像素的最大值。 3.adaptiveMethod: 指定自适应阈值化算法,可以选择cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C。cv2.ADAPTIVE...
随后，使用cvAdaptiveThreshold函数对平滑后的图像进行自适应阈值处理，得到二值化的结果。自适应阈值处理可以更好地适应图像中的不同区域，提高二值化效果。这里使用的阈值类型为ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，表示采用高斯自适应阈值。阈值的计算基于局部邻域的加权平均值，权重系数由参数7控制。参数8则是用于减...
OpenCV是一个非常强大的用于图像处理和计算机视觉的开源库。图像处理的一项重要技术是二值化,它的作用是将一个连续的灰度图像转换为一个简单的二值图像。 OpenCV提供了很多灰度变换和二值化的处理方法,可用于将图像中的隐藏特征提取出来,可以根据特定的需求选择合适的二值化函数。 其中,OpenCV提供的最基本的二值化函...
第六个常数C,阈值等于均值或者加权值减去这个常数(为0相当于阈值 就是求得领域内均值或者加权值) 这种方法理论上得到的效果更好,相当于在动态自适应的调整属于自己像素点的阈值,而不是整幅图像都用一个阈值。 一个实例如下: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt ...