图像二值化函数cv2.threshold函数的介绍。 图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果(灰度值0:黑,灰度值255:白). 在图像中除了目标物体和背景区域,还有噪声,这都会对于我们对图像的识别造成困扰,所以我们要通过图像二值化函数将多值的数字图像...
src 输入图像,浮点数或者字节类型 dst 输出图像,跟输入图像类型一致 thresh, 阈值 maxval 最大值 type 二值化方式 当前支持五种二值化方式,分别为: 使用演示 输入原图为: 直接输入阈值二值化,很多人正常的操作是: # 转为灰度之后 src = cv.imread("D:...
这两个函数相比于自己设置阈值的优势在于,它们是分别通过大律法和三角形法并结合图像的灰度值获取的二值化阈值,多数情况下比人为设定的阈值更加合理,从而使图像在处理后更加符合理想的状态,运用这两种方法设定的阈值会被自动传入到参数thresh中。 threshold()全局只用一个阈值,而adaptiveThreshold()函数提供了两种局部自...
图像像素的灰度值无论在什么数据类型中都只有最大值和最小值两种取值,因此成为二值图像。二值图形色彩种类少,可以进行高度的压缩,节省了内存空间。在OpenCV中提供了threshold()函数和adaptiveThreshold()两个函数用于实现图像的二值化。 一、threshold()函数 函数原型: double cv::threshold( InputArray src, OutputArra...
OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold()。 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图。
OpenCV在图像二值化的时候提供了一些很有用的API函数,其实基于指定阈值与全局阈值二值化的API函数为 doublecv::threshold(InputArraysrc,OutputArraydst,doublethresh,doublemaxval,inttype) 其官方对各个参数的解释如下 src 输入图像,浮点数或者字节类型 dst 输出图像,跟输入图像类型一致 ...
OpenCV图像的全局阈值二值化函数(OTSU) 1 cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值。
编写一个Python函数,使用OpenCV库实现图像的二值化处理。```pythonimport cv2def binary_threshold(image_path):
编写一个Python函数,使用OpenCV库实现图像的二值化处理。```pythonimport cv2def binary_threshold(image_path):# 读取图像img = cv2.imread(image_path)# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化处理_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)return ...
opencv-python图像二值化函数cv2.threshold函数详解及参数cv2.THRESH_OTSU使用,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。