ret, dst = cv2.threshold(Cr, 160, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

时间: 2024-05-17 08:19:08 浏览: 146
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OpenCV中Threshold二值化的参数.docx

这段代码使用 OpenCV 库中的阈值函数 threshold，对输入的经过高斯模糊处理后的 Cr 通道图像 Cr 进行阈值化处理，得到二值化图像 dst。其中 160 是阈值，超过这个阈值的像素点将会被置为 255，否则被置为 0。cv2.THRESH_BINARY_INV 表示使用反二进制阈值化方式，即高于阈值的像素点被置为 0，低于阈值的像素点被置为 255。函数的返回值 ret 表示计算出来的阈值。
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07.图像阈值化处理及算法对比.pdf

ret, inv_binary_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) #### 四、截断阈值化(Truncated Thresholding) 截断阈值化将图像中大于阈值的部分直接设置为阈值本身，而小于阈值的部分保持不变...

cv2.threshold

cv2.threshold() 是 OpenCV 库中用于将图像...ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 显示二值化结果 cv2.imshow('binary image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

cv2.threshold参数

ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Thresholded Image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 其中，img是要处理的...

cv2.threshold(）

cv2.threshold() 是 OpenCV 中的一个图像处理函数，用于对图像进行二值化处理。...ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) 其中，ret 表示计算得到的阈值，thresh 是输出的二值化图像。

详细说明cv2.threshold函数

ret,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,thresh3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC) ret,thresh4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO) ret,thresh5 = cv2....

cv2.threshold使用方法全部

ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # Otsu二值化操作 cv2.imshow('Threshold', thresh1) cv2.imshow('Otsu Threshold', thresh2) cv2.waitKey(0) cv2....

cv2.threshold函数如何使用

- type：阈值处理类型，包括cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO、cv2.THRESH_TOZERO_INV。 返回值： - ret：实际使用的阈值，即能够将图像二值化的阈值。 - dst：二...

python cv2.threshold 二值化

ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中，我们读入了一张名为 test.jpg 的图片，将它转换为...

cv2.threshold()怎么使用

ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.imshow('binary', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中，首先使用cv2....

python中 cv2.threshold的用法

ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 进行二值化处理 cv2.imshow('thresh', thresh) # 显示二值化处理结果 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码中，我们通过 cv2....

retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)函数返回值是什么

ret, thresh = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中，函数 cv2.imread() 用于读取一张灰度图像，并将其存储...

#调整大小 emoji = cv2.resize(emoji, (60, 60)) roi = frame[0:60, 0:60] # 创建emoji图标的掩码，同时创建其相反掩码 emogray = cv2.cvtColor(emoji, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(emogray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 现在将ROI中图标的区域涂黑 frame_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) # 仅从表情图像中提取图标区域 emo_fg = cv2.bitwise_and(emoji, emoji, mask=mask) # 将图标放入ROI并修改主图像 dst = cv2.add(frame_bg, emo_fg) frame[0:60, 0:60] = dst

4. 使用 cv2.threshold() 函数根据灰度图像创建掩码，将阈值以下的像素设置为 0，以上的像素设置为 255。 5. 使用 cv2.bitwise_not() 函数创建掩码的相反掩码。 6. 使用 cv2.bitwise_and() 函数将 ROI 区域中...

import cv2 img1 = cv2.imread("F:/tuxiangchuli/shiyan/shiyan1/big.jpg") img2 = cv2.imread("F:/tuxiangchuli/shiyan/shiyan1/smalls.jpg") rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels = img2.shape roi = img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask) img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv) dst = cv2.add(img1_bg, img2_fg) img1[0:rows, (cols1-cols):cols1] = dst cv2.imshow("Result", img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 将以上代码改为将图标放置在左上角

ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask) img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask_inv) ...

解释一下_, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

根据引用和引用的内容，解释一下代码中的"_, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)"的作用。 在这段代码中，cv2.threshold()函数被用来对灰度图像进行阈值处理，将灰度图像二值化。该函数...

import cv2 import numpy as np #加载两幅图像 img1 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/bai.jpg') img2 =cv2.imread('d:/pyc/tuxiang/1/hei2.jpg') #把logo放在图像的右上角，创建ROI rows1,cols1,channels1 = img1.shape rows,cols,channels = img2.shape print(rows1,cols1,channels1) print(rows,cols,channels) roi = img1[0:rows,cols1:(cols1-cols)] #截取图像的某个区域 #[0:180,500-300]第二张图的300， #cv2.imshow("roi",roi) #cv2.waitKey(0) #现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码 #得到一个黑白图的logo img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,mask = cv2.threshold(img2gray,240,255,cv2.THRESH_BINARY) #240为阈值，如果像素点的值大于240，则取白色，如果小于240就取黑色 #cv2.imshow("1",img2gray) #cv2.waitKey(0) #mask背景依旧是白色，彩色logo是黑色 mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) #现在将ROI logo的区域涂黑 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask) #仅从logo图像中提取logo区域 img2_fg = cv2.bitwise_and(img2,img2,mask = mask_inv) #cv2.imshow("1",img2_fg) #cv2.waitKey(0) #将logo放入ROI并修改主图像 dst = cv2.bitwise_and(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows,cols1:(cols1-cols)] = dst cv2.imshow('Result',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

根据你的描述，我猜测 cols1 是图像 img1 的列数，而 cols 是图像 img2 的列数。但实际上，根据你的代码，cols1 应该是 img2 的列数。 请尝试将该行代码修改为： python roi = img1[0:rows, (cols1...

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

ret, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("thresh", thresh) kernel = np.ones((4, 4), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, ...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/xiazai/yxtxcl4/BloodCell.jpg', -1) cv2.imshow("source", img) dst = cv2.blur(img, (3, 3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("thresh", thresh) kernel = np.ones((4, 4), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3), np.uint8) close = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1) cv2.imshow("opening", close) temp = close.copy() h, w = close.shape[:2] mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8) cv2.floodFill(temp, mask, (230, 145), 255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close | temp_invcv2.imshow("result", result) contours, hierarchy = cv2.findContours(result, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: area += cv2.contourArea(i) count += 1 count1 = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: count1 += 1 if cv2.contourArea(i) > (1.25 * area / count): count1 += 1 if cv2.contourArea(i) > (2.1 * area / count): count1 += 1 print("细胞有%d个" % count1) cv2.waitKey(0)

这段代码主要是对一张血细胞图像进行图像分割和细胞计数。具体而言，代码首先读入一张图像并进行均值滤波，然后通过大津算法求取一个阈值，将图像二值化。接下来，采用形态学开操作和闭操作对二值化后的图像进行处理...

import cv2 import numpy as np #Load two images img1 = cv2.imread('sources/1.jpg') img2 = cv2.imread('sources/3.jpg') #I want to put logo on top-left corner, So I create a ROI rows, cols, channels = img2.shape roi = img1[0:rows, 0:cols] #Now create a mask of logo and create its inverse mask img2gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # add a threshold ret,mask = cv2.threshold(img2gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # Now black-out the area of logo in ROI img1_bg = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv) # Take only region of logo from logo image. img2_fg = cv2.bitwise_and(img2, img2, mask=mask) dst = cv2.add(img1_bg,img2_fg) img1[0:rows, 0:cols] = dst cv2.imshow('res',img1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

通过cv2.THRESH_BINARY_INV参数进行反转，使得logo部分为黑色，背景为白色。 5. 对mask进行按位取反操作，得到mask_inv，即将logo部分设为白色，背景部分设为黑色。 6. 对ROI中的图像img1_bg进行按位与操作，使用...

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