opencv自动选择阈值分割

OpenCV提供了许多自动选择阈值分割的方法，以下是其中一些常用的方法：

1. OTSU二值化：使用cv2.threshold()函数，将自动选择最佳阈值，并将图像转换为二进制。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

2. 自适应阈值分割：使用cv2.adaptiveThreshold()函数，根据图像局部区域内的像素值计算阈值。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

3. TRIANGLE阈值分割：使用cv2.threshold()函数，将自动选择最佳阈值，并将图像转换为二进制。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE)

以上是几种常用的自动选择阈值分割的方法，可以根据实际情况选择使用。

相关问题

opencv全自动阈值

OpenCV中的全自动阈值是指使用固定的阈值对图像进行二值化处理。而自适应阈值则是根据图像不同区域的灰度值分布自动确定阈值，从而得到更好的二值化效果。下面是使用OpenCV实现自适应阈值分割的代码：

import cv2 as cv

# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg', 0)

# 自适应阈值分割
dst = cv.adaptiveThreshold(img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv.imshow('result', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`cv.adaptiveThreshold()`函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像的最大值，第三个参数是阈值类型，第四个参数是二值化类型，第五个参数是块大小，第六个参数是常数C。其中，阈值类型有两种：`cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`和`cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`，分别表示使用局部均值和局部高斯加权平均值计算阈值。二值化类型有两种：`cv.THRESH_BINARY`和`cv.THRESH_BINARY_INV`，分别表示二值化和反二值化。

opencv阈值分割

OpenCV阈值分割是一种图像处理技术，可以将图像转换为二值图像，以便更好地进行图像分析和处理。在使用OpenCV进行阈值分割时，可以使用不同的方法来确定阈值。根据引用和引用的代码，可以看出使用了cvLoadImage函数加载图像，并将其转换为灰度图像。接着使用cvCreateImage函数创建了一个与原始图像相同大小的单通道图像。然后，使用cvThreshold函数将图像根据设定的阈值进行二值化处理。对于引用中的代码，使用了cv.THRESH_OTSU方法来自动确定最佳阈值。而引用中的代码使用了手动设定的阈值进行二值化处理。通过使用适当的阈值和合适的方法，可以实现图像的阈值分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv 阈值分割](https://download.csdn.net/download/u011733522/7271565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [opencv实现阈值分割](https://blog.csdn.net/qq_51491920/article/details/125727129)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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