对数组元素进行固定阈值操作;并且该函数可以对多通道的数组用固定的阈值进行二值化;通常用于将灰度图像转换为二值化的图像;用于消除噪声,即滤除值过小或过大的像素;函数支持几种类型的阈值处理,由函数中的type参数决定; 另外,THRESH_OTSU or THRESH_TRIANGLE可以与type进行组合对图像进行二值化处理;在这些情况下,函...
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 importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("computer.jpg",0)t1,thd=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# adaptive thre...
maxval是当灰度值大于(或小于)阈值时将该灰度值赋成的值 type规定的是当前二值化的方式 OpenCV提供了多种不同的阈值方法,这是有第四个参数来决定的。这些方法包括: THRESH_BINARY 二值化阈值,大于阈值的部分被置为255,小于部分被置为0 THRESH_BINARY_INV 反向二值化阈值,大于阈值部分被置为0,小于部分被置为2...
1def threshold_demo(image):2gray =cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理3ret, binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY |cv.THRESH_OTSU)4print("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...
THRESH_BINARY|THRESH_OTSU:使用最大类间差分法(THRESH_OTSU)获取阈值,然后再用该阈值进行二分,二分方法是上面 5 种选择。 THRESH_BINARY|THRESH_TRIANGLE:使用三角法获取阈值,然后再用该阈值进行二分,二分方法是上面 5 种选择。 返回值为 thresh 自适应阈值操作:adaptiveThreshold 函数 ...
在OpenCV中对于大津算法阈值化的函数和手动阈值法是一个函数 double cv::threshold ( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type ) 区别在于最后一个参数不仅要指定要处理的方式(上述介绍的THRESH_BINARY 等五种方式),还需要指定是大津算法THRESH_OTSU。
上一个教程中,我们谈到了关于图像二值化的两种方法,一种是固定阈值法,另一种是自适应阈值法,总的来说,自适应阈值法在某些方面要由于固定阈值法,但还没完,这次我们将隆重介绍我们的重量级选手,也就是OTSU算法(又称为大津算法和最大类间方差法)。 最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值...
thresh:二值化的阈值。 maxval:二值化过程的最大值,此函数只在THRESH_BINARY和THRESH_BINARY_INV两种二值化方法中才使用,但是在使用其他方法是也需要输入。 type:选择图像二值化方法的标志。 该函数是众多二值化方法的集成,所有的方法都实现了一个功能,就是给定一个...
这里用到到的函数还是 cv2.threshold(),但是需要多传入一个参数 (flag):cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最优阈值,这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化,返回的 retVal 值与设定的阈值相等。 下面的例子中,输入图像是一副带有噪声的图像。第一种方法,设127为全局阈...
根据双峰图像的图像直方图自动计算阈值。 (对于非双峰图像,二值化不准确。)使用cv.threshold()但是传递了一个额外的标志v.THRESH_OTSU.对于阈值,只需传递零.然后算法找到最佳阈值并返回为第二个输出retVal。如果未使用Otsu阈值法,则retVal与之前使用的阈值相同....