(3)OpenCV的内置函数 #-*- coding: utf-8 -*-importcv2# 读取彩色图像input_image=cv2.imread('test.png')# 确保图像成功加载ifinput_imageisNone:print("无法加载图像文件")else:# 调用 OpenCV 灰度函数gray_image=cv2.cvtColor(input_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示原始图像和灰度图像cv2.imshow('原始...
cv2.resizeWindow('img',1920,1080) # 二值化操作是对灰度图像操作,把图像转为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 自适应阈值二值化只返回一个值,即二值化后的结果 dst = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,3,0) # 展示 cv2....
上述代码逐个像素点计算灰度值,然后用灰度值代替RGB三个通道的值,得到灰度图像并显示出来。值得注意的是,这种方法虽然简单易懂,但计算每个像素点的灰度值,效率较低,不适用于处理较大的图像。在实际中,我们可以使用OpenCV提供的函数来实现灰度处理,以提高程序的执行效率。 注意:灰度图像在Python中数据类型是numpy的uint...
在OpenCV中,对灰度图像进行二值化处理是一个常见的图像处理任务。这个过程通常包括读取灰度图像、选择一个适当的阈值、应用该阈值进行二值化处理,以及显示或保存处理后的图像。以下是一个详细的步骤说明,并包含相应的Python代码片段: 读取原始灰度图像: 使用OpenCV的cv2.imread函数读取图像,并指定cv2.IMREAD_GRAYSCALE...
一、图像二值化基本原理: 对灰度图像进行处理,设定阈值,在阈值中的像素值将变为1(白色部分),阈值为的将变为0(黑色部分)。 二、图像二值化处理步骤: (1)先对彩色图像进行灰度化 //img为原图,imgGray为灰度图cvtColor(img, imgGray, CV_BGR2GRAY); ...
「图像二值化」(Image Binarization)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黑白效果的过程。二值化图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。要得到二值化图像,首先要把图像灰度化,然后将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值...
在OpenCV的世界中，图像灰度化和二值化是两种基础但关键的图像处理步骤。灰度化是将彩色图像简化为单通道的灰度图像，OpenCV的cvtColor函数就是这个过程的得力助手，常见的转换方法有平均值法、加权平均法或遵循ITU-R建议的方式。例如，使用平均值法实现灰度化，通过cvtColor函数将image转成gray_image：而对于...
1、首先加载原始图片; 2、cvCvtColor(img, source, CV_BGR2GRAY);转化成灰度图像; 3、cvThreshold(source,source_gray,100,255,CV_THRESH_BINARY );进行二值化处理。 由于原始的图片会有一定的角度,需要进行旋转
二值化处理 cv::Mat gray;cv::cvtColor(image,gray,CV_BGR2GRAY);// 转换成灰色//6.使用灰度后的IplImage形式图像,用OSTU算法算阈值:thresholdIplImage grey=gray;unsignedchar*dataImage=(unsignedchar*)grey.imageData;intthreshold=Otsu(dataImage,grey.width,grey.height);printf("阈值:%d\n",threshold);...
2.RGB图像的灰度化只是这个API功能的一部分; 实验代码: #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { char *in_window_title = "Src image Window"; char *out_window_title = "Gray image Window"; ...