cv.THRESH_BINARY是什么

时间: 2023-05-27 11:06:38 浏览: 178

binary_image.rar_binary opencv_image binary_opencv binary_thresh

在OpenCV库中，二值图像处理是一种基本且至关重要的技术，它广泛应用于计算机视觉、图像分析和机器学习领域。二值图像，正如标题“binary_image.rar_binary opencv_image binary_opencv binary_thresh”所暗示的，是只包含两种像素值（通常为0和255）的图像，分别代表背景和前景。这种图像简化了图像处理任务，如目标检测、轮廓提取和文字识别等。描述中提到的"this code for creat binary image from threshold function in openCV library"，指的是利用OpenCV库中的阈值函数将原始灰度或彩色图像转化为二值图像的过程。OpenCV提供了多种阈值方法，包括全局阈值、局部阈值、自适应阈值等，它们可以有效地将图像中的不同区域分离出来。在OpenCV中，`threshold()`函数是实现这个转换的关键。该函数接受几个参数，包括原始图像、输出图像、阈值、最大值以及阈值类型。例如，如果使用全局阈值，代码可能如下所示： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { cv::Mat src, dst; src = cv::imread("dual80_2.bmp"); // 读取图像 cv::cvtColor(src, src, cv::COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像 cv::threshold(src, dst, 127, 255, cv::THRESH_BINARY); // 应用阈值 cv::imwrite("binary_output.png", dst); // 保存二值图像 return 0; } ``` 这段代码中，`cv::threshold()`函数的第一个参数是源图像，第二个参数是目标图像，第三个参数是阈值，第四个参数是当像素值超过阈值时应用的最大值，第五个参数是阈值类型。在这里，`cv::THRESH_BINARY`表示简单的二值化处理，即所有像素值大于阈值的变为255，小于或等于阈值的变为0。标签中的“binary_opencv”、“image_binary”和“opencv_binary”强调了OpenCV库在处理二值图像中的核心地位。“threshold”标签则提示我们关注阈值处理这一关键步骤。在实际应用中，选择合适的阈值对结果至关重要。固定阈值可能不适用于所有图像，因为光照条件、噪声和图像内容的差异可能导致最佳阈值变化。因此，OpenCV提供了自适应阈值（`cv::THRESH_ADAPTIVE`），可以根据每个像素的局部邻域来计算阈值，从而提高处理效果。二值图像处理是OpenCV库中的基础工具，通过`threshold()`函数，我们可以根据不同的需求对图像进行二值化，从而简化图像分析，提高算法效率。在实际项目中，结合其他图像处理技术，如边缘检测、形态学操作等，可以进一步提升图像处理的效果。对于给定的代码“threshold.cpp”，很可能是实现这些概念的实例，值得深入研究和理解。

cv.THRESH_BINARY是OpenCV中的一个阈值化函数。它将图像转换为二进制图像，即将像素值大于阈值的像素设置为1，而将像素值小于等于阈值的像素设置为0。该函数可以通过cv.threshold()函数使用，其中第二个参数指定了阈值。

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cv.THRESH_BINARY是什么

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open-cv.rar_open_open cv

讲解这段代码的作用 for idx, thresh in enumerate(threshs): ret, mask = cv2.threshold(Conv_hsv_Gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) color = colors[idx] diff_image[mask != 255] = np.array(list(int(color[i:i + 2], 16) for i in (0, 2, 4)))

cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU

def fenge(self):#图像分割 # 打开图像文件对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 加载图像 img = cv2.imread(file_path, 0) img_Canny = cv2.Canny(img, 220, 250) ret, result = cv2.threshold(img_Canny, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) 图像分割使用的

def pic(imm): ret, binary = cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 二值化 k = np.ones((7, 7), np.uint8)#定义核 binary = cv2.erode(binary, k)# 腐蚀 return binary具体是怎么处理的详细说明

mask = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

ret, binary = cv2.threshold(binary, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

binary = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 转换为二值图像，生成遮罩，抠图区域黑色遮盖 binaryInv = cv2.bitwise_not(binary)

_,segmented_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

ret, img_binary = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 使用cv2.threshold进行阈值处理，127是阈值（二值化） cv2.imshow('img_binary', img_binary) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

ret, thresh = cv2.threshold(edges, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

binImg = cv2.threshold(blurImg, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV or cv2.THRESH_OTSU) 得到的binImg这个是不是有效的二进制图像呢？

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