而自适应二值化,则是根据图像的局部特征来确定阈值,克服了全局阈值二值化的一些不足。 在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python的OpenCV库实现自适应二值化,并通过相关代码示例深入探讨其原理和用法。 自适应二值化的原理 自适应二值化算法根据图像中每个像素邻域的灰度值分布,动态计算阈值。常用的自适应二值化方法...
Python OpenCV 自适应二值化是一个强大的图像处理技术,可以在不同光照条件下自动调整阈值,从而得到更加准确的二值化结果。以下是使用 Python OpenCV 实现自适应二值化的步骤: 导入OpenCV库: 首先,我们需要导入 OpenCV 库,这是进行图像处理的基础。 python import cv2 读取原始图像: 使用cv2.imread() 函数读取要处...
接下来,我们将使用 OpenCV 的自适应阈值方法: adaptive_threshold=cv2.adaptiveThreshold(gray,# 输入图像255,# 最大值cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,# 自适应阈值类型cv2.THRESH_BINARY,# 二值化类型11,# 邻域大小2# 常数)# 应用自适应阈值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 6. 显示结果 使用OpenCV 的ims...
定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换...
阈值化:给定一个数组和一个与之,然后根据数组中的每个元素的值,是高于还是低于阈值而进行一些操作。如果像素值大于阈值,则分配给它一个值(如白色的),否则它被分配给另一个值(如黑色)。 一、固定阈值化 importcv2importnumpyasnp from matplotlibimportpyplotasplt ...
第二步是关键,自适应阈值二值化处理 binary = cv2.adaptiveThreshold(~img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,7, -2) 自适应阈值: 当同一幅图像上的不同部分的具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上...
三. 局部自适应二值化: 1.平均值算法 2.高斯自适应法 参考:https://blog.csdn.net/d14665/article/details/41990481 二值化原理: 把一个灰度图像二值化,其实就是找到一个阈值,使这个较低中,灰度大于这个阈值的,设置成255,灰度小于这个阈值的,设置为0。
自适应二值化,用于解决图片中明暗不均导致阈值设置不能有效分割图像。 函数原型为 cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C ) 其中 adaptiveMethod 可选: ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C thresholdType 可选: THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV # cod...
cv2.THRESH_TOZERO_INV——大于阈值的部分变为0，其余部分不变 自适应阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值，因此在同一幅图像上采用的是不同的阈值，从而能使我们在亮度 不同的情况下得到更好的结果。th2为算术平均法的自适应二值化 th3为高斯加权均值法自适应二值化 结果如下：