在OpenCV中对于大津算法阈值化的函数和手动阈值法是一个函数 double cv::threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type ) 区别在于最后一个参数不仅要指定要处理的方式(上述介绍的THRESH_BINARY 等五种方式),还需要指定是大津算法THRESH_OTSU。 具体代码示意如下: //原始图像...
6 imgray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) 7 t1, rst1 = cv.threshold(imgray,127,255,cv.THRESH_BINARY) # 二值化阈值处理。大于127的像素点会被处理为255,其余处理为0 8 t2, rst2 = cv.threshold(imgray,127,255,cv.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理。灰度值大于127的像素点处理...
Otsu处理(大津法) 当我们有一个图像,其像素值矩阵如下矩阵时,此时将阈值设置为127时阈值处理的结果是失败的。 但我们并不能观察出最合适的阈值,Otsu处理能够根据图像给出最佳的分割阈值。 通过在函数 cv2.threshold() 中对 type 的类型多传递一个参数 cv2.THRESH_OTSU 即可实现Otsu。 注意在使用Otsu处理时需将阈...
(1)自定义阈值(threshold) (2)自适应阈值(adaptiveThreshold) (3)大津法(OTSU) (4)示例代码: (1)自定义阈值(threshold) 阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。(剔除:变成黑色或白色) (2)自适应阈值(adaptiveThreshold) 有一种改进的阈值处理技术,其使用变化的阈值完成对图像的阈值处理...
首先说结论：otsu法和threshold并不是一类东西，没法说有什么区别。otsu法是得出threshold的一个算法。一个灰度图像，每个像素的灰度值都是一个字节，8位，也就是0~255。数越大颜色越浅，越小颜色越深，0是黑色，255是白色。二值化图像也就是只有黑和白两种颜色，一般情况下0是黑，1是白。将灰度...
快速迭代的二维OTSU算法是根据吴一全老师的《二维最大类间方差阈值分割的快速迭代算法》(论文下载链接,提取码:fd0b)来实现的。但是令我哭笑不得的是,无意中在网上发现了一种方法threshold_type使用参数使用CV_THRESH_OTSU时,时间却大大的缩短。程序如下(
opencv库的otsu算法 threshold()函数 1. Otsu算法的基本原理 Otsu算法,又称为大津算法,是一种自适应的阈值确定方法,用于图像的全局二值化。该算法通过最大化类间方差或最小化类内方差来确定最佳阈值,从而将图像分为前景和背景两部分。其核心思想在于找到一个阈值,使得分割后的前景和背景的灰度值差异最大。
在OpenCV中，实现局部自适应阈值化的方法可以通过特定函数完成，参数包括局部区域大小等关键信息。通过灵活调整这些参数，可以有效处理具有复杂亮度分布的图像。综上所述，阈值化方法在图像处理中扮演着至关重要的角色，无论是手动设置阈值还是采用自动方法，都需要根据具体的应用场景和图像特性进行选择。大津阈值...
opencv函数threshold、adaptiveThreshold、Otsu⼆值化 的实现 threshold：固定阈值⼆值化，ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)src：输⼊图，只能输⼊单通道图像，通常来说为灰度图 dst：输出图 thresh：阈值 maxval：当像素值超过了阈值（或者⼩于阈值，根据type来决定），所赋予的值 type...
这里用到到的函数还是 cv2.threshold(),但是需要多传入一个参数 (flag):cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最优阈值,这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化,返回的 retVal 值与设定的阈值相等。 下面的例子中,输入图像是一副带有噪声的图像。第一种方法,设127为全局阈...