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,...
图像二值化可以看作是聚类,可以看作是分类……这些其实不重要,重要的是它快。它最明显的意义就是简化后期的处理,提高处理的速度。` 但是单一的图像二值化方法(指基于直方图的二值化)往往比不过其他的方法,因为,毕竟你信息丢了太多。但是二值化快啊……你可以进行一百次不同的二值化,然后再得到一个更好的结果...
cv2.resizeWindow('img',1920,1080) # 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) # 展示 cv2....
C可以为正数, 零或者负数;用于在计算过程中容忍程度; thresholdType介绍 OpenCV在adaptiveThreshold方法中允许使用两种ThresholdTypes,毕竟是进行二值化处理;分别为: THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV 计算方式如下: 其中,src(x,y)src(x,y)表示原始灰度图像灰度值,T(x,y)T(x,y)是根据自适应阈值算法计算得到;计算...
在直方图上从最高峰处bmx到最暗对应直方图bmin(p=0)%构造一条直线,从bmin处开始计算每个对应的直方图b到直线的垂直距离,知道bmax为止,其中最大距离dmax对应的直方图位置即为图像二值化对应的阈值T=dmax。 参见【图像处理】——图像的二值化操作及阈值化操作[3] ...
本文介绍使用不同的阈值方法“二值化”图像 固定阈值分割 图解 代码 函数讲解 cv.threshold()用来实现阈值分割,ret是return value缩写,代表当前的阈值,暂时不用理会。函数有4个参数: 参数1:要处理的原图,一般是灰度图 参数2:设定的阈值 参数3:最大阈值,一般为255
亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小。 不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。 适合处理光照不均的图像。 adaptiveThreshold(src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType, bolckSize, C) ...
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...
二值化图像 - 基于OPENCV和VC++的目标提取技术 二值化图像 通过以上过程得到黑白两色图像,对于深色背景浅色目标得到黑背景白目标,对于浅色背景深色目标得到白背景黑目标。由于控制器在处理图像时对于白色检测对象辨别度较好,故应将目标设为白色,就是说,假若得到白背景黑目标,需要对其进行反色处理。利用OPENCV在VC++...