图像经过二值化处理,每个像素都变成非黑即白。本篇介绍两种二值化方法:全局阈值和自适应阈值方法,会用到的函数:cv.threshold和cv.adaptiveThreshold. 一. 全局阈值法 全局阈值法用到函数:cv.threshold,它的函数形式如下: thresh_used,img_binaried = cv.threshold(src,thresh_value,maxval,thresholdType) 其中,...
void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C ); src表示需要进行二值化的图像;需要注意的是,该输入必须是8-bit单通道的图像; dst表示输出图像的二值图像; maxValue是一个非零值,用于对哪些满足条件的阈值进行赋值...
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...
Data[ i*s t ep+j*channe ls + k]=255-data[ i*s t ep+j*c hanne ls + k] ; 以上的黑白图像为灰度图像,即像素值为0到255,而二值化图像像素不是0 (黑色) 就是1(白色),有时候为了计算简单需将黑白灰度图像转换为二值图像,OPENCV提供了cvThreshold函数对图像进行二值化。同样, 假若得到的二值图...
如果是反向二值化,如下图: image delta(常数C)选择负值也是可以的。 代码演示 自适应阈值:adaptiveThreshold()函数 #include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Mat srcImage=imrea...
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C的计算方法是计算出领域的平均值再减去第七个参数double C的值。 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C的计算方法是计算出领域的高斯均值再减去第七个参数double C的值。 int thresholdType:这是阈值类型,只有两个取值,分别为 THRESH_BINARY 和THRESH_BINARY_INV 具体的请看官方的说明,这里不多做解释...
# 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) ...
可以看到,对于超出灰度阈值的像素,其灰度值被调整为255,反之调整为0。整个图像的灰度值只剩0与255这两个值,即所谓二值化。 2.4.自适应阈值 opencv提供了adaptiveThreshold方法来进行自适应阈值操作。也就是说,图像不同区域的阈值是不同的,这样便可能带来更好的去阴影效果。
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...
dst=cv.adaptiveThreshold(src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C)其中src表示要进行处理的原始图像。注意:该图像必须是8位单通道的图像maxValue表示最大值adaptiveMethod表示自适应方法,可选参数如下两个:cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:邻域所有像素点的权重值是一致的。cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:与...