对图像进行二值化处理,对【 cv.threshold 】函数的理解。 2. 图像分类 2.1 不同类型图像说明 按照颜色对图像进行分类,可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。 二值图像:只有黑色和白色两种颜色的图像。 每个像素点可以用 0/1 表示,0 表示黑色,1 表示白色。 灰度图像:只有灰度的图像。 每个像素点用 8bit 数字 [0,
cv2.imshow ("img",img) cv2.imshow ("thd",thd) cv2.imshow ("athdMEAN",athdMEAN) cv2.imshow ("athdGAUS",athdGAUS) cv2.waitKey () cv2.destroyAllWindows () 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 结果: 6.3 Otsu处理 使用函数cv2.threshold()函数进行阈值处理,需要自定义一个阈值...
一、cv2.threshold()阈值操作函数 1.1、初见 首先学习一个英文单词:binary。它就是二值化的意思。 我们直接先来一个cv2.threshold()的例子,首先读入一张灰度图: import cv2 X1=cv2.imread('dog.jpg',0) thresh,img = cv2.threshold(X1, thresh=128, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('orig...
cv2threshold()函数的 type 参数值为 cv2.THRESH_BINARY_INV 时执行反二值化阈值处理,将大于阈值的像素值设置为 0,将其他像素值设置为 255。 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...
cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255。
imshow("Threshold Binary", thresh) (T, threshInv) = cv2.threshold(blurred, 155, 255, cv2
cv2.destroyAllWindows() 在这个示例中,我们首先使用cv2.imread函数读取一张灰度图像。然后,我们设定一个阈值(例如127),并使用cv2.threshold函数实现图像的二值化。cv2.threshold函数的返回值是一个元组,其中第一个元素是阈值,第二个元素是二值化后的图像。最后,我们使用cv2.imshow函数显示原图像和二值化图像,并通过...
要求:应用Otsu’s二值化(`cv2.threshold`函数中的`cv2.THRESH_OTSU`标志),并与选择一个固定阈值的结果进行比较,分析结果。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = cv2.imread('1.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ...
opencv,threshold,阀值 本示例使用的OpenCV版本是:OpenCV 4.1.1 运行Python的编辑器:Jupyter notebook 6.0.0 实现目的 学会使用Opencv不同的阀值处理图像,例子涉及到cv2.threshold函数和cv2.adaptiveThreshold函数的使用及效果。 实现代码 1,加载需要的库,灰度模式加载图片,显示图像 ...