因为THRESH_OTSU方法会产生一个阈值,那么函数threshold的的第二个参数(设置阈值)就是0(None)了,并且在threshold的方法参数中还得加上语句THRESH_OTSU。 THRESH_TRIANGLE类型(有丢失)适用于单个波峰 threshold(gray,0,255,THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE) 1. THRESH_OTSU和THRESH_TRIANGLE和前面的说到的二值化方法...
函数:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None),返回两个值retVal(阈值) 和 threshImg(处理后的图像) 函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型 阈值类型一般分为五种: cv2.THRESH_BINARY:大于阈值的部分像素值变为maxval,其他变为0 cv2.THRESH_BINARY_INV:大于阈值的部分变为0,其他部分变...
defthreshold_image(image):gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)ret,binary=cv.threshold(src=gray,thresh=0,maxval=255,type=cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)# ret,binary=cv.threshold(src=gray,thresh=0,maxval=255,type=cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_TRIANGLE)# ret,binary=cv.threshold(src=gray,...
从运行结果看,当type设置了cv2.THRESH_OTSU或cv2.THRESH_TRIANGLE标志时,入参thresh没有实际意义,图像并不会跟随thresh发生变化,这是因为该方法会根据图像自动计算阈值,这时threshold()函数返回的第1个值就是自动计算出来的阈值。 importcv2 print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com') print('cv2.__version__:...
THRESH_BINARY_INV | THRESH_TRIANGLE:使用三角法获取阈值,然后再用该阈值进行二分,二分方法是 | 左边方法。 自适应阈值操作:adaptiveThreshold 函数 前面看到简单阈值是一种全局性的阈值,只需要规定一个阈值的值,整个图像都和这个阈值比较。而自适应阈值可以看成一种局部性的阈值,通过规定一个区域大小,比较这个点与...
printf("threshold : %.2f\n", t); imshow("binary", binary); imwrite("./binary.png", binary); waitKey(0); return 0; } 图像二值化,除了我们上次分享的手动阈值设置与根据灰度图像均值的方法之外,还有几个根据图像直方图实现自动全局阈值寻找的方法,OpenCV中支持的有OTSU与Triangle两种直方图阈值寻找算法...
shape[:2] # 自动阈值分割 TRIANGLE gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE) print("ret :", ret) cv.imshow("binary", binary) result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype) result[0:h,0:...
在opencv中可以使用cv2.threshold完成这一操作 语法: retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) 参数: src:源图像(必须是灰度图像)。 thresh:阈值。 maxval:用于替换超过阈值的像素的最大值。 type:阈值处理的类型。OpenCV 提供了几种不同的类型, 其中最常见的有: cv2.THRESH_BINARY:...
threshold输入二值化方式这个地方有点像泛洪填充的flags参数,应该有好几位,阈值选取方式和二值化方法应该是存在不同的位的,所以这里加和或操作都是可以的。 还不错,把黑贞的白贞的区域分得还是可以的。第二种方法是cv2.THRESH_TRIANGLE。参考https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/53954092 ...
(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Ostu大津法 ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_TRIANGLE) # 绘制图像 plt.subplot(121), plt.title("gray_image"), plt.axis('off') plt.imshow(gray, cmap='gray') plt.subplot(122), plt.title("TRIANGLE,threshold is " + str(ret1)), ...