adaptiveMethod:自适应方法 thresholdType:阈值化类型 blockSize:窗口尺寸 C:为一整数,减去该整数来对阈值进行微调 3、thresholding.otsu—图像最大类间方差阈值化处理 函数原型:thresholding.otsu(src) src:图像矩阵 4、thresholding.rc—图像Riddler-Calvard阈值化处理 函数原型:thresholding.rc(src) src:图像矩阵 二...
img = cv2.medianBlur(img, 5) ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) th3 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) t...
cv2.imshow('adaptive2',img_ret12) cv2.waitKey() 运行结果: 原图来源:pexels.com 从运行结果可以看出,最左边原图它的中上部分光线非常暗,中间图片是使用threshold()的大津法做阈值化后的结果,它的中上部分是一大片黑色区域,完全没有体现出树叶的纹路,最后边的图片是使用自适应阈值化后的图片,树叶纹路则能很好...
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:邻域所有像素点的权重值是一致的。 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:与邻域各个像素点到中心点的距离有关,通 过高斯方程得到各个点的权重值。 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...
目录 收起 1.简介 2.threshold 3.adaptiveThreshold 1.简介 图像二值化是将图像上的像素点设置成0或者255,使整个图像呈现出明显的黑白效果,可用来去除噪声,即过 滤掉过小或过大值的像素;更主要用来凸显出目标的轮廓,为下一步的轮廓检测做准备,而且图像中数据量大大减 少,运算速度大大加快 opencv提供了全局...
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:根据邻域的加权平均值(高斯权重)作为阈值。 安装OpenCV 首先,确保安装OpenCV库。你可以使用以下命令安装OpenCV: pipinstallopencv-python 1. 自适应阈值分割示例 接下来,我们将通过一个简单的示例来演示自适应图像分割。以下是具体步骤: ...
Python-OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: cv2.threshold() 函数:第一个参数 src 指原图像,原图像应该是灰度图。 第二个参数 x 指用来对像素值进行分类的阈值。 第三个参数 y 指当像素值高于(有时是小于)阈值时应该被赋予的新的像素值 第四个参数 Methods 指,不同的不同的阈值方法,这些方法包括: ...
函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV提供了不同类型的阈值,这由函数的第四个参数给出。通过使用cv.THRESH_BINARY类型。所有简单的阈值类型为: cv.THRESH_BINARYcv.THRESHBINARYINVcv....
前面说的方法都是从cv2.threshold函数外面获得的,cv2.threshold还有根据直方图自动计算出阈值的两种方法:第一种是cv2.THRESH_OTSU。参考了https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_thresholding/py_thresholding.html ...
可以通过cv2.threshold函数使用第一组中的方法,该函数除其他参数外还采用阈值类型(例如cv2.THRESH_BINARY和cv.THRESH_BINARY_INV)。 具体参考:OpenCV threshold函数 可通过cv2.adaptiveThreshold函数获得自适应阈值方法。 在自适应方法中,每个像素都有自己的阈值,该阈值取决于周围的像素值。 在前面的代码中,我们使用cv2....