函数cv.threshold进行固定阈值的二值化处理;函数cv.adaptiveThreshold为自适应阈值的二值化处理函数,可以通过比较像素点与周围像素点的关系动态调整阈值。 确切地说,只有 type 为cv.THRESH_BINARY 或 cv.THRESH_BINARY_INV时输出为二值图像,其它变换类型时进行阈值处理但并不是二值处理。 5. 总结 函数cv.threshold只...
二值化:将图像的每个像素变成两种值,比如0,255 参照函数: 案例代码如下: import cv2 import numpy as np # 导入图片 img = cv2.imread('6.jpg') # 二值化是对灰度图像操作 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 注意,threshold会返回两个值(一个是阈值,一个是二值化处理后的图片) thresh,...
优点:算法简单,当目标和背景的大小相差不大时,能够有效地对图像进行二值化。 缺点:对于直方图有双峰或多峰的图像,或者目标和背景大小相差悬殊时,效果可能不佳。 注意:该方法对浮点类型Mat图片不适用,例如图片类型是CV_32F、CV_16F等,该方法只适用于8位单通道图像(即 CV_8U 格式的图片) 3、三角法 三...
局部阈值原理:以目标像素点为中心选择一个块,然后对块区域里面的像素点进行高斯或者均值计算,将得到的平均值或者高斯值作为目标像素点的阈值,以此来对目标像素格进行二值化。对图像每一个像素格进行如此操作就完成了对整个图像的二值化处理。 adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize...
二值化在图像处理中有许多实际应用,例如: 文字识别:将文档图像转换为二值化图像,有助于识别图像中的文字。 图像分割:通过设定不同的阈值,将图像中的不同区域分割开来,便于后续处理。 边缘检测:在二值化图像中,边缘处的像素值变化较大,有助于检测图像的边缘信息。 总结 通过本文的介绍,我们了解了二值化的概念及...
1. 图像二值化的概念 图像二值化(Image Binarization)是一种图像处理技术,它将一幅灰度图像转换为只包含两个像素值的二值图像,通常是黑色(0)和白色(255)或其他两种互斥的颜色。二值化的目标是将图像中的信息从背景中分离出来,以便更容易进行特征提取、分割和分析。
像素是图像构成的基本单位,像素处理是图像处理的基本操作,可以通过位置索引的形式对图像内的元素进行访问、处理。 1.二值化操作 需要说明的是,在OpenCV中,最小的数据类型是无符号的8位数。 因此,在OpenCV中实际上并没有二值图像这种数据类型,二值图像经常是通过处理得到的,然后使用0表示黑色,使用255表示白色。可以...
opencv二值化方法 OpenCV提供了多种二值化方法,用于将图像转换为黑白二值图像,以下是一些常用的二值化方法: 1. 全局阈值二值化,使用cv2.threshold函数,将图像转换为二值图像,该函数需要指定阈值,超过阈值的像素点设为白色,否则设为黑色。 2. 自适应阈值二值化,使用cv2.adaptiveThreshold函数,该方法根据图像局部...
print("threshold value: %s"%ret)#打印阈值,前面先进行了灰度处理0-255,我们使用该阈值进行处理,低于该阈值的图像部分全为黑,高于该阈值则为白色cv.imshow("binary",binary) #显示二值化图像 threshold value:140.0 #获取的阈值是140 (二)全局阈值使用THRESH_TRIANGLE(三角形算法) ...