cv2.threshold(image, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
时间: 2024-08-14 07:07:18 浏览: 34
`cv2.threshold()` 是 OpenCV 中的一个函数,用于对图像进行二值化处理。这个函数的基本语法如下:
```python
cv2.threshold(src, threshold, maxval, type[, dst])
```
参数说明:
1. `image`: 输入的灰度图像数组(通常是一个numpy数组)。
2. `threshold`: 阈值,当像素值大于等于这个阈值时,会被分配给`maxval`;否则,分配给0(如果`type`是`cv2.THRESH_BINARY`),或`minval`(如果`type`是`cv2.THRESH_BINARY_INV`)。
3. `maxval`: 超过阈值像素将被赋予的最大值(通常是255,对应于白色背景)。
4. `type`: 二值化类型,比如:
- `cv2.THRESH_BINARY`:非极大值抑制(即大于阈值的像素设为最大值,小于阈值的像素设为最小值,这里是0)。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV`:反向非极大值抑制(即大于阈值的像素设为0,小于阈值的像素设为最大值)。
5. `[dst]`: 输出结果存储的地方,如果不提供,函数会在原地修改输入图像。
使用这个函数,你可以从一张图像中创建出明显的黑白对比效果,常用于边缘检测、物体分割等场景。
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cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU
cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU是一种二值化阈值处理方法。在这种方法中,首先使用OTSU算法自动确定一个合适的阈值,然后将图像中的像素值与该阈值进行比较。如果像素值大于阈值,则将其设置为0;如果像素值小于等于阈值,则将其设置为255。这样就实现了将图像分为两个部分的效果,其中一个部分的像素值为0,另一个部分的像素值为255。
以下是一个使用cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU进行二值化阈值处理的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 使用OTSU算法确定阈值,并进行二值化处理
_, binary_inv = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示结果
cv2.imshow('Binary Inverse', binary_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先使用cv2.imread函数读取一张灰度图像,然后使用cv2.threshold函数将图像进行二值化处理,并将结果保存在binary_inv变量中。最后使用cv2.imshow函数显示二值化后的图像。
ref = cv2.threshold(ref, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
This line of code is using OpenCV library to apply a binary threshold to an input image 'ref'.
The threshold function takes the following parameters:
- Input image 'ref'
- Threshold value '10' - All pixel values below 10 will be set to 0, and all pixel values above 10 will be set to 255.
- Maximum value '255' - This is the value set to pixels that are above the threshold value.
- Thresholding type cv2.THRESH_BINARY_INV - This specifies the type of thresholding to be applied. In this case, cv2.THRESH_BINARY_INV means that the inverse binary thresholding will be applied. This means that all pixel values above the threshold value will be set to 0 and all pixel values below the threshold value will be set to 255.
The [1] at the end of the line of code is indexing the output of the threshold function. The threshold function returns two outputs: the threshold value used and the thresholded image. The [1] is specifying that we want the thresholded image as the output.