thresh = threshold_triangle(img)
时间: 2024-03-18 20:41:57 浏览: 24
这段代码使用了scikit-image库中的`threshold_triangle`函数,它可以自动计算图像的三角形阈值。在运行这段代码之前,你需要先导入scikit-image库:
```python
from skimage.filters import threshold_triangle
```
然后,你需要将图像数据读入变量`img`中,以便后续调用`threshold_triangle`函数。具体的代码可能如下所示:
```python
from skimage.filters import threshold_triangle
from skimage import io
img = io.imread('your_image.png')
thresh = threshold_triangle(img)
```
注意,这里假设你的图像文件名为`your_image.png`,你需要将其替换为实际的图像文件名。另外,你可能需要安装scikit-image库,可以使用以下命令在命令行中安装:
```
pip install scikit-image
```
相关问题
cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE)
您好!对于您提出的问题,我理解您想要使用OpenCV中的threshold函数对灰度图像进行二值化处理。在这里,您使用了cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_TRIANGLE两个阈值类型。
cv2.threshold函数的基本语法如下:
```python
retval, threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
```
- src:需要进行阈值处理的源图像,应为灰度图像。
- thresh:阈值,用于分类像素值。
- maxval:当像素值超过或等于阈值时,所赋予的新像素值。
- type:阈值类型,控制如何对像素进行分类。
在您的代码中,您使用了cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE作为阈值类型。这意味着您将同时使用二进制阈值和三角形阈值。二进制阈值将根据阈值将像素分类为黑色或白色,而三角形阈值将根据图像的直方图形状自动选择最佳阈值。
请注意,函数的返回值retval是选择的阈值,而threshold是应用阈值后的输出图像。
我希望这能回答您的问题!如果您有任何其他问题,请随时提问。
Traceback (most recent call last): File "D:\Python\Opencv_demo\图像分割\三角法分割.py", line 22, in <module> th,img_bin = cv.threshold(image, 0, 255, cv.THRESH_TRIANGLE) # 三角法分割 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\thresh.cpp:1561: error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::threshold'是什么意思
这个错误表示在执行cv.threshold函数时,输入的图像类型必须是CV_8UC1(8位无符号单通道图像),但你输入的图像类型不是这种类型。可能是因为你的图像类型不是灰度图像或者数据类型不是8位无符号整数类型。你可以先使用cv.cvtColor函数将图像转换为灰度图像,然后再执行cv.threshold函数。