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,...
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...
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...
OpenCV的 cv2.threshold()函数用于实现全局闯值处理,其基本格式如下: retval,dst = cv2.threshold(src, threshold, maxval, type) 参数说明: retval:返回的阈值 dst:阈值处理后的图像 src:原图像 thresh:设置的阈值 maxval:阈值类型为THRESH_BINARY和THRESH_BINARY_INV时使用的最大值 type:阈值类型 1-1. 二值...
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...
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 ...
opencv提供了全局固定阈值和局部自适应阈值的函数来实现图像二值化,全局二值化方法是threshold,局部二值化方法是adaptiveThreshold 2.threshold cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );
threshold —— 简单的阈值操作 adaptiveThreshold —— 自适应阈值操作 threshold参数说明: def threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) thresh:Double类型的,具体的阈值。 maxval:Double类型的,阈值的最大值 type: THRESH_BINARY 二进制阈值化 -> 大于阈值为1 小于阈值为0 ...
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 ...
您只需要在Python/OpenCV中增加自适应阈值参数。 Input: import cv2 # read image img = cv2.imread("petrol.png") # convert img to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # do adaptive threshold on gray image thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_...