一、灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值;因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下; :)Gray = 0.072169 * B + 0.71516...
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使用opencvAPI:(otsu和triangle) 1defthreshold_binary(src):2#把BGR图像转化成灰度图像3gray =cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)4#获得灰度直方图以便调整算法的使用5plt.hist(src.ravel(), 256, [0, 256])6plt.show()7#几种二值化方法8ret, binary = cv.threshold(gray, 50, 255, cv.THRESH_BI...
使用opencvAPI:(otsu和triangle) 1defthreshold_binary(src):2#把BGR图像转化成灰度图像3gray =cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)4#获得灰度直方图以便调整算法的使用5plt.hist(src.ravel(), 256, [0, 256])6plt.show()7#几种二值化方法8ret, binary = cv.threshold(gray, 50, 255, cv.THRESH_BI...
THRESH_BINARY 最常用的,表示当像素点的值大于阈值 thresh 就取 maxval 设置的颜色,一般将 thresh 设置为 127,将 maxval 设置为 255,那 THRESH_BINARY 就会把所有灰度值大于 127 的都设置为 255。这里注意二值化操作的是灰度图像,虽然传递彩色图像也起作用,但是做二值化的时候,一定要提前把彩色图像转换为二值图...
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。
OpenCV中有一些函数，尤其是在calib3d模块中，如CV :: projectPoints函数,可以将 2D或3D像素点值转换成...
二值化是一种将图像中的像素值转换为0或1的过程,通常用于简化图像信息,突出图像的主要特征。在二值化图像中,每个像素只有两种可能的值:黑色(0)或白色(255),从而实现了图像的二值化。 Python OpenCV实现二值化 在Python中,我们可以使用OpenCV库实现图像的二值化。以下是一个简单的示例代码: import cv2 # 读取...
THRESH_BINARY最常用的,表示当像素点的值大于阈值thresh就取maxval设置的颜色,一般将thresh设置为 127,将maxval设置为 255,那THRESH_BINARY就会把所有灰度值大于 127 的都设置为 255。这里注意二值化操作的是灰度图像,虽然传递彩色图像也起作用,但是做二值化的时候,一定要提前把彩色图像转换为二值图像才可。