查找所有灰度级中的最大类方差,并返回最大类方差所对应的的灰度级,就是前景与背景的分割阈值。 #include <iostream> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/opencv.hpp" int OTSU(cv::Mat srcImage); const char* WINDOW = "主窗口"; int main() { cv::Mat srcImage, srcGray; c...
第三个参数maxValue,是指二值图像中的非零值,可以是255或者是其他; 第四个参数adaptiveMethod,是指自适用使用的方法,通常使用ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C; 第五个参数thresholdType,是指阈值的类型,通常使用THRESH_BINARY; 第六个参数blockSize,是指计算阈值大小的一个像素的邻域尺寸,通常为3,5,7等; 第七个参数C,...
首先,确保已经安装了OpenCV库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装OpenCV: pip install opencv-python 复制代码 然后,使用以下代码来计算图像矩阵的平均灰度值: import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算...
然后要计算“平均颜色”,您必须确定您的意思。在灰度图像中,它只是图像中灰度级的平均值。颜色通常通过 3 维向量表示,而灰度级是标量。 平均颜色是所有像素的总和除以像素数。然而,这种方法可能会产生与最突出的视觉颜色不同的颜色。您可能真正想要的是 主色 而不是平均色。 执行 让我们慢慢浏览代码。我们首先导入...
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...
# 计算灰度值 gray_value = int((int(blue) + int(green) + int(red)) / 3) # 更新像素的BGR值为灰度值 image[y, x] = (gray_value, gray_value, gray_value) # 展示修改前后的图像对比 cv2.namedWindow('Original Image', cv2.WINDOW_NORMAL) ...
opencv3+python3 pycharm+ win7 方法/步骤 1 灰度图除了利用函数和Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100，以及Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114经验公式之外还可用4）R=G=B5）max(R=G=B)6）绿色 人眼对绿色最敏感7）Gray = (R * 38 + G * 75 + B * 15) >> 7进行...
注意要分通道,各自计算各自通道的灰度直方图。 整张图的直方图 # 绘制[整幅图的]直方图 histimportcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.resize(cv2.imread('0.jpg'),(416,416))# show picturecv2.imshow("o",img)# # convert shape to 1-dimension# print(img.reshape(-1).shape)# ...