如何使用OpenCV进行图像的二值化处理? 一、函数简介 1、threshold—图像简单阈值化处理 函数原型:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) src:图像矩阵 thresh:阈值 maxVal:像素最大值 type:阈值化类型 2、adaptiveThreshold—图像自适应阈值化处理 函数原型:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod,...
cv2.imshow('adaptive2',img_ret12) cv2.waitKey() 运行结果: 原图来源:pexels.com 从运行结果可以看出,最左边原图它的中上部分光线非常暗,中间图片是使用threshold()的大津法做阈值化后的结果,它的中上部分是一大片黑色区域,完全没有体现出树叶的纹路,最后边的图片是使用自适应阈值化后的图片,树叶纹路则能很好...
自适应阈值(adaptiveThreshold(),用于二值化处理图像,对于对比大的图像有较好效果,相对于opencv中固定阈值化操作(threshold()),自适应阈值中图像中每一个像素点的阈值是不同的,该阈值由其领域中图像像素带点加权平均决定。这样做的好处: 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定...
threshold 函数 二值化阈值处理 自适应阈值adaptiveThreshold OTSU大津阈值处理 阈值处理 阈值处理表示当设定一个阈值时,剔除该图像中高于(或者低于)此阈值的像素点。 OpenCV处理阈值的函数有: cv2.threshold() cv2.adaptiveThreshold() threshold 函数 retval, dst = cv2.threshold( src, thresh, maxval, type ) 其...
OpenCV入门——阈值处理 阈值处理在图像处理领域也是十分常见,常用于图像分割。是将数字图像划分成互不相交的区域的过程,在目标检测和提取方面有比较重要的地位。 OpenCV提供了函数*cv2.threshold()和函数cv2.adaptiveThreshold()*用于实现阈值处理。 threshold函数书写格式如下 ...
目录 收起 1.简介 2.threshold 3.adaptiveThreshold 1.简介 图像二值化是将图像上的像素点设置成0或者255,使整个图像呈现出明显的黑白效果,可用来去除噪声,即过 滤掉过小或过大值的像素;更主要用来凸显出目标的轮廓,为下一步的轮廓检测做准备,而且图像中数据量大大减 少,运算速度大大加快 opencv提供了全局...
PythonOpenCV-图像变换-阈值处理 0. 简介 阈值处理用于剔除图像中像素值高于或低于指定值的像素点 1. 全局阈值处理 全局阈值处理是指将大于阈值的像素值设置为 255,将其他像素值设置为0;或者将大于阈值的像素值设置为 0,将其他像素值设置为 255 OpenCV的 cv2.threshold()函数用于实现全局闯值处理,其基本格式如下...
前面说的方法都是从cv2.threshold函数外面获得的,cv2.threshold还有根据直方图自动计算出阈值的两种方法:第一种是cv2.THRESH_OTSU。参考了https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_thresholding/py_thresholding.html ...
对比二进制阈值化结果图与右上方两张结果图(由adaptive_threshold_mean_c方法生成)可得,后者生成了更为详细的结果。我们还可以看出,当C值更大时,图像将变得更显式。C代表从均值或加权均值中减去值的大小。通过观察上图右子图上下两幅图像,我们还可以对比查看相同C值下adaptive_threshold _mean_c和adaptive_threshold ...
OpenCV具有许多不同类型的阈值和阈值化方法。 您可以将所有方法分为两组:全局(对所有像素使用相同的阈值)和自适应(对阈值依赖于像素的自适应)。 可以通过cv2.threshold函数使用第一组中的方法,该函数除其他参数外还采用阈值类型(例如cv2.THRESH_BINARY和cv.THRESH_BINARY_INV)。