在OpenCV中,对图像进行黑白色反转(即二值化反转或颜色反转)是一个常见的操作。下面我将按照你的提示,分点并包含代码片段来解答你的问题。 导入OpenCV库: 首先,我们需要导入OpenCV库。在Python中,这通常通过import cv2来完成。 python import cv2 读取图像数据: 接下来,我们使用cv2.imread()函数来读取图像文件...
在进行识别运算之前,应先将图像转为灰度图像,再进行二值化处理,这样就得到了算法所需要的物体(大致)轮廓图像。
使用大津算法(Otsu’s method)进行二值化。 // 创建一个新的 Mat 对象用于保存二值化图像MatbinaryImage=newMat();// 执行二值化Imgproc.threshold(grayImage,binaryImage,0,255,Imgproc.THRESH_BINARY|Imgproc.THRESH_OTSU); 1. 2. 3. 4. 5. 步骤5:反转二值化图像 反转二值化图像,将黑色变为白色,白...
1、图像二值化及反转 代码如下: 代码语言:javascript 复制 #encoding:utf-8 #
当α = − 1 , β = 255时,图像的灰度值反转 示例程序: 代码语言:javascript 复制 """ 灰度线性变换"""importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp img=cv2.imread("../img/img.jpg")#读取彩色图像(BGR)imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 颜色转换:BGR(OpenCV)->Gray ...
1、图像二值化及反转 代码如下: #encoding:utf-8##图像二值化及反转#import numpy as np import cv2 image = cv2.imread("H:\\img\\coins.bmp") image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将图像转为灰色blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5,5),0)#高斯滤波cv2.imshow("Image", image)...
OpenCV图像基本操作2 图像阈值 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src: 输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图dst: 输出图 thresh: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 type:二值化操作的类型,包含以下5种类型: cv2.THRESH_BINARY; cv2....
1.图像二值化( Image Binarization): 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黑白效果的过程。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。 2.如果在代码中需要输出很多图,想把他们放在一起输出,那么就可以使用...
在OpenCV中,可以通过调用cv2.threshold()函数来实现反二值化阈值处理。该函数可以指定阈值类型、阈值、最大像素值等参数,实现对图像的二值化处理,然后再通过cv2.bitwise_not()函数实现颜色反转,从而实现反二值化阈值处理。 5. 反二值化阈值处理的优缺点 反二值化阈值处理的优点是能够提高图像的对比度和轮廓,增强...
计算灰度图像直方图 寻找直方图中两侧边界 寻找直方图最大值 检测是否最大波峰在亮的一侧,否则反转 计算阈值得到阈值T,如果发生反转则255-T 3.adaptiveThreshold 自适应阈值不需要确定一个固定的阈值,而是根据图像的局部特征自适应的设定阈值做二值化处理,主要用于图像明暗程度不一样的图像 ...