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...
12 value = cv2.getTrackbarPos("value", "Threshold") 13 a, binary = cv2.threshold(gauss, value, maxvalue, cv2.THRESH_BINARY) 14 b, binary_inv = cv2.threshold(gauss, value, maxvalue, cv2.THRESH_BINARY_INV) 15 c, trunc = cv2.threshold(gauss, value, maxvalue, cv2.THRESH_TRUNC) 16 ...
PythonOpenCV-图像变换-阈值处理 0. 简介 阈值处理用于剔除图像中像素值高于或低于指定值的像素点 1. 全局阈值处理 全局阈值处理是指将大于阈值的像素值设置为 255,将其他像素值设置为0;或者将大于阈值的像素值设置为 0,将其他像素值设置为 255 OpenCV的 cv2.threshold()函数用于实现全局闯值处理,其基本格式如下...
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....
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 阈值是像素邻域的平均值减去常数C ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 阈值是像素邻域的一个加权求和减去常数C thresholdType参数为阈值类型,只能选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV blockSize参数为计算阈值时,每个像素采用的邻域的大小
adaptiveThreshold(src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C,dst = None) 对一个数组应用一个自适应阈值。此函数根据如下的方程,把一个灰度图二值化。: 1.THRESH_BINARY 2.THRESH_BINARY_INV 其中,T(x,y)是为每个像素单独计算的阈值,该函数能够原地处理图像 ...
python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像并转换为灰度图 image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 应用adaptiveThreshold函数 adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, ...
###python import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('noisy2.png',0) # 全局阈值 ret1,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY) # Otsu阈值 ret2,th2 = cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU) ...