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...
第四个参数(cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C): (1)在一个邻域内计算阈值所采用的算法,有两个取值,分别为 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C (2)ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C的计算方法是计算出领域的平均值再减去第七个参数2的值。 (3)ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C的计算方法是计算出领域的高斯均值...
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...
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...
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...
将学到cv2.threshold(),cv2.adaptiveThreshold()等函数 Simple Thresholding 简单阈值 简单地对图像所有像素点设阈值,主要用到的函数为:cv2.threshold() Adaptive Thresholding 自适应阈值 简单地设置一个全局阈值,很多时候并不能很好地解决问题,特别是对于那些光照变化比较大的图像(同一图像中不同区域的光照变化较大)效...
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: ...
本节演示了Otsu二值化的Python实现,以展示其实际工作方式。如果您不感兴趣,可以跳过此步骤。 由于我们正在处理双峰图像,因此Otsu的算法尝试找到一个阈值(t),该阈值将由关系式给出的加权类内方差最小化: 其中 实际上,它找到位于两个峰值之间的t值,以使两个类别的差异最小。它可以简单地在Python中实现,如下所示...
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....