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。 灰度图像:只有灰度的图像。 每个像素点用 8bit ...
thresholdType:阈值化类型 blockSize:窗口尺寸 C:为一整数,减去该整数来对阈值进行微调 3、thresholding.otsu—图像最大类间方差阈值化处理 函数原型:thresholding.otsu(src) src:图像矩阵 4、thresholding.rc—图像Riddler-Calvard阈值化处理 函数原型:thresholding.rc(src) src:图像矩阵 二、实例演练 1、图像二值化...
使用的函数是cv.threshold。函数第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值。第三个参数是maxVal,它表示如果像素值大于(有时小于)阈值则要给出的值。OpenCV提供不同类型的阈值,由函数的第四个参数决定。不同的类型有: cv.THRESH_BINARY - 二进制阈值。把亮的处理成白色,暗...
threshold_type 阈值类型 2-OTSU算法(最大类间方差法,对于多峰值图像效果明显) 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分...
cv.imshow("res",threshold) cv.waitKey(0) 关于代码,需要说明的是,我们在使用OTSU时,不需要设置阈值,只需要设置一个最小值0和最大值255,该算法会自动寻找最优的阈值进行计算: 可以看到,效果还是比较不错的,总结一下,OTSU的优缺点: 优点:算法简单,当目标与背景的面积相差不大时,能够有效地对图像进行分割。
函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV提供了不同类型的阈值,这由函数的第四个参数给出。通过使用cv.THRESH_BINARY类型。所有简单的阈值类型为:...
Otsu’s Binarization 大津二值化 在cv2.thershold()中,会返回两个值,一个是dst,为处理后的结果,一个是retVal,返回阈值。在我们使用大津二值化算法时就可以通过返回的retVal查看其设置的阈值。 在使用cv2.threshold()时,通常我们怎么去判断阈值选取的好坏呢?只有通过不断的实验。但对于一些双峰图像(Bimodal image,...
Otsu方法 自适应处理 图像运算 加法 减法 位运算 加权和 阈值处理 阈值处理函数 threshold() threshold(src ,thresh ,maxval ,type) 返回一个二元组。第一个元素为处理时的阈值(即参数thresh),第二个元素为处理后的图像。 参数: src:原图。 thresh:阈值。
Python OpenCV 练习指南 05:图像阈值 练习题 1:简单阈值应用 描述:编写一个程序,使用OpenCV对一幅图像进行简单阈值操作。首先,将图像转换为灰度图,然后应用不同的简单阈值(例如50, 100, 150, 200),并显示处理后的结果。 要求:使用`cv2.threshold`函数,同时展示原图和不同阈值的结果图像。 import cv2 import matp...
OTSU适用于这种双峰图片,它可以自己寻找最优阈值,为了表现测试的效果,我们找了一张双峰的图片: 首先使用固定阈值法进行实验view plaincopy to clipboardprint? import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread('sh.jpg',0)ret,threshold = cv.threshold(img,60,127,cv.THRESH_BINARY)cv.imshow...