步骤1:读取原始二值图像 importcv2# 读取原始二值图像img=cv2.imread('binary_image.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 1. 2. 3. 4. 上面的代码中,cv2.imread()函数用于读取图像,cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数表示以灰度图像的形式读取。 步骤2:对图像进行取反操作 # 对图像进行取反操作img_inverse=cv2.bitwise_not(...
OpenCV还有个cvAdaptiveThreshold()函数,这个函数会使用Otsu算法(大律法或最大类间方差法)(注1)来计算出一个全局阈值,然后根据这个阈值进行二值化。当然直接使用上一篇《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中的cvCanny()函数也可以对图像进行二值化(想到怎么传参数了吗?)。 好了,图像的二值化就介绍到这里了...
在OpenCV中,更推荐使用cv2.bitwise_not()函数来进行取反操作,这个函数会对图像中的每个像素进行取反,即将0变为255,255变为0。 python inverted_img = cv2.bitwise_not(img) 将取反后的像素值写回图像: 实际上,当你使用cv2.bitwise_not()函数时,该函数会直接返回一个新的取反后的图像,所以你不需要手动...
OpenCV-Python教程:图像的位运算 返回Opencv-Python教程 图像的位运算是指对图像的数值按照二进制值逐位进行取反、与、或、异或操作。 1、按位取反bitwise_not() 按位取反就是将数值根据每个bit位1变0,0变1,比如0xf0按位取反就变成了0x0f,如果是uint8类型的数据,取反前后的数据相加结果为0xff(255)。下面...
# 二值图像取反色 img=cv2.imread(path)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,binary=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)binary=cv2.bitwise_not(binary)display(cv2_pil(binary)) 当然上面这个取反色的例子只是作为演示,实际上而生成二值图像的参数cv2.THRESH_BINARY改为cv2...
反二值化处理 cv2.THRESH_BINARY_INV 将大于阈值的像素值变为0,小于等于阈值的像素值变为maxval。 参考二值化处理。 低于阈值零处理 cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值的像素值不变,小于等于阈值的像素值变为0。此时与参数maxval值无关。 通常用于图像分割。
实际上膨胀和腐蚀确实是对偶操作,白色区域的膨胀,就可以看做是黑色区域的腐蚀。从局部最大值和局部最小值看,也就是差取反,把原图像取反之后取最大值就相当于在原图像上取最小值,然后再取反一次,结果就和取局部最小值的结果一样了。 还有三种操作。参考了https://www.cnblogs.com/nickup/p/6013345.html ...
dtype在调试时非常重要,因为OpenCV-Python代码中的大量错误是由无效的数据类型引起的,我们在以后的学习中会经常遇到这些问题。 3.图像ROI 对于图像中的特定区域的选取我们称之为ROI,其实际上就是对图像的xy坐标进行操作,我们来看示例: import cv2import numpy as npimg = cv2.imread("cat.jpg")husky = img[1:...
④ 取反图像与二值图求并集: 代码语言:javascript 复制 #将二值图与上一步图像求并集 im_out=thres|im_floodfill_inv cv2.imshow("holeFill",im_out 换张图片测试同样可以,此方法具有通用性,可自己封装成函数使用。 参考链接:https://learnopencv.com/filling-holes-in-an-image-using-opencv-python-c/...
该项目可实现图像的多样化处理,基本上包含了OpenCV模块常用的图像处理功能,非常适合初学者理解和应用,包括:灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双边滤波功能、均值偏移滤波功能、图像二值化功能、Canny边缘检测功能、直线检测功能、圆形检测功能、轮廓发现功能和人脸检测功能。