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...
cv2.threshold()函数的 type 参数值为 cv2.THRESH_TOZERO_INV 时执行超阈值零处理,将大于阈值的像素值设置为 0,其他像素值保持不变。 代码示例: importcv2 as cv img_src= cv.imread('./Pictures/lena.jpg', cv.IMREAD_ANYCOLOR) cv.imshow('src', img_src) retval, img_dst= cv.threshold(img_src, ...
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...
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
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...
在上述示例中,我们使用adaptiveThreshold函数将灰度图像转换为二值图像。255参数是设定的最大像素值,表示二值图像中的前景像素。cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C参数表示使用均值作为阈值计算方法。11参数表示每个局部区域的阈值邻域大小,2参数表示从均值中减去的常数。
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....