自适应阈值是一种图像处理技术,用于从图像中提取前景和背景。与全局阈值不同,自适应阈值不是对整个图像应用一个固定的阈值,而是根据图像的局部区域计算阈值。这种方法在处理光照不均匀的图像时特别有效,因为它能够更准确地分离前景和背景。 2. OpenCV中自适应阈值函数的用法 在OpenCV中,自适应阈值函数是cv::adaptiveThr...
51CTO博客已为您找到关于opencv自适应阈值二值化c的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及opencv自适应阈值二值化c问答内容。更多opencv自适应阈值二值化c相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一,可以应对光照不均匀、背景复杂等情况下的图像处理需求。通过调整阈值计算方法、邻域大小和常数等参数,你可以根据实际需求得到所需的二值图像效果。 祝你在使用OpenCV进行自适应阈值处理的过程中取得成功!
threshold_value:阈值 threshold_max:最大值,一般为255 type: cv2.THRESH_BINARY:二值化,超过阈值的像素设置为max,不超过的设置为0 cv2.THRESH_BINARY_INV:反二值化,不超过阈值的设置为max,超过的设置为0 cv2.THRESH_TRUNC:截断,超过阈值的设置为threshold cv2.THRESH_TOZERO:低于阈值的设置为0 cv2.THRESH_TOZ...
double类型的maxval,阈值最大值。 int类型的adaptiveMethod,自适应阈值算法类型。0为ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C(均值法获取阈值),1为ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C(高斯窗加权和获取阈值)。 int类型的thresholdType,阈值操作的类型,0为THRESH_BINARY(标准的二值化阈值法,大于thresh的设为maxval,小于的设为0),1为THRESH_BI...
OpenCV提供两种自适应阈值算法: ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 其中,第一种ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,针对像素(x,y)(x,y)的计算方式如下: T(x,y)T(x,y)结果是在(x,y)(x,y)的邻域blockSize×blockSizeblockSize×blockSize范围内所有灰度值的均值减去CC; 第二种ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN...
在OpenCV中,可以使用cv2.adaptiveThreshold()函数来实现自适应阈值操作。该函数的语法如下: cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) 复制代码 参数说明: src:输入图像,应为灰度图像。 maxValue:像素值超过阈值时设置的新像素值。 adaptiveMethod:自适应阈值算法类型,可以选择...
这种情况下,自适应阈值可以起到作用。该算法根据像素周围的一个小区域来确定像素的阈值。这里用到函数cv.adaptiveThreshold, 它的函数形式如下: img_binaried = cv.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, c) 其中,3个参数src,maxval和thresholdType与函数cv.threshold中参数含义...
当使用cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C时,自适应阈值是邻域内像素加权平均值(使用高斯加权)减去常数C。 2. 示例 #include<opencv2/opencv.hpp>usingnamespacecv;intmain(){// 读取灰度图像Mat src =imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);// 检查图像是否加载成功if(src.empty()) {return-1; ...
double类型的maxval,阈值最大值。 int类型的adaptiveMethod,自适应阈值算法类型。0为ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C(均值法获取阈值),1为ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C(高斯窗加权和获取阈值)。 int类型的thresholdType,阈值操作的类型,0为THRESH_BINARY(标准的二值化阈值法,大于thresh的设为maxval,小于的设为0),1为THRESH_BI...