阈值化的图像是二值图像 你drawContours用的是三通道 (255, 255, 255)
时间: 2024-02-27 11:59:21 浏览: 11
非常感谢您的指正,您是对的。如果原始图像为灰度图像,那么使用cv2.drawContours()函数时需要将颜色值设置为单通道的灰度值,而不是三通道的颜色值。
对于这种情况,你可以将绘制轮廓时的颜色值改为一个标量,表示轮廓所在位置的灰度值,代码如下:
```
for contour in contours:
cv2.drawContours(thresh, [contour], 0, 255, thickness=-1)
```
这样,绘制出来的轮廓就会在阈值化后的灰度图像上显示为黑色,而轮廓外的区域显示为白色。
非常抱歉我的之前回答有误,感谢您的指出。
相关问题
图像二值化和图像阈值化是一样的吗
图像二值化和图像阈值化有些相似,但并不完全一样。
图像二值化是将图像中的像素值映射为两个值之一,一般是将像素值大于某个阈值的像素设置为最大值,小于等于该阈值的像素设置为最小值,从而将图像转换为只有黑色和白色两种颜色的二值图像。
而图像阈值化是将图像中的像素值按照一定的规则进行分类,即将像素值大于某个阈值的像素设置为一种颜色,小于等于该阈值的像素设置为另一种颜色,从而实现图像的二值化或者多值化。在实际应用中,常常利用图像阈值化来进行图像分割和特征提取等任务。
因此,图像二值化是图像阈值化的一种特殊情况,而图像阈值化可以实现更加灵活的图像处理。
matlab自适应阈值法图像二值化的原理是什么
Matlab自适应阈值法图像二值化的原理是将灰度图像转换为二值图像,其中阈值是根据图像局部灰度特征自适应计算的。通常情况下,图像中不同区域的灰度差异较大,因此采用全局阈值法容易导致目标和背景混淆,影响二值化效果。自适应阈值法通过根据局部灰度特征进行阈值计算,可以有效地解决这个问题。
自适应阈值法主要分为局部均值法和局部中值法两种。其中,局部均值法根据每个像素周围的邻域像素的平均灰度值计算阈值,而局部中值法则根据每个像素周围的邻域像素灰度值的中值计算阈值。
在Matlab中,可以使用adaptiveThreshold函数进行自适应阈值法图像二值化操作。例如,以下代码将灰度图像I进行自适应阈值法二值化处理,并将结果保存在BW中:
```
BW = adaptiveThreshold(I, blockSize, C);
```
其中,blockSize表示邻域大小,C表示阈值修正常数。adaptiveThreshold函数将灰度图像I根据邻域大小和阈值修正常数进行自适应阈值法二值化处理,并将结果保存在BW中。