cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU

时间: 2023-07-28 13:08:49 浏览: 135
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6.阀值处理_opencv_

cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU 是一种图像阈值化的方法，结合了自适应阈值和反转二值化的效果。在使用该方法时，首先使用 Otsu's 方法自动选择一个阈值来将图像分割为前景和背景。然后，使用反转二值化将高于阈值的像素设置为0，低于阈值的像素设置为最大值（通常为255），以得到二值化的图像。这个方法常用于图像分割、边缘检测等应用中。
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使用OTSU算法进行二值化的C++代码实现

cvThreshold(dst, dst, threshold, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV); 这段代码会将dst图像进行二值化，其中大于阈值的像素值设为255（白色），小于或等于阈值的设为0（黑色），阈值由OTSU算法...
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图形图像基本阈值化操作方法

在实际应用中，可能会用到不同的阈值类型，如cv2.THRESH_BINARY_INV（反二值化处理）、cv2.THRESH_TRUNC（截断处理）、cv2.THRESH_TOZERO（置零处理）等，以及自适应阈值方法，如cv2.THRESH_OTSU，它能够...

请解释这段代码 threshold(gray, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

- THRESH_BINARY_INV：表示二值化操作的类型，THRESH_BINARY_INV表示反转二值化，即将大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值设为255。 - THRESH_OTSU：表示使用OTSU算法进行阈值计算。OTSU算法是一种自适应...

ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\thresh.cpp:1555: error: (-2:Unspecified error) in function 'double __cdecl cv::threshold(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,double,double,int)' > THRESH_OTSU mode: > 'src_type == CV_8UC1 || src_type == CV_16UC1' > where > 'src_type' is 6 (CV_64FC1)

这个错误是因为用于二值化的图像是双精度...ret, binary = cv2.threshold(gray8, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) 这里使用了cv2.convertScaleAbs函数将图像从双精度浮点型转换为8位灰度图像。

THRESH_BINARY | THRESH_OTSU

THRESH_BINARY和THRESH_OTSU是图像处理中常用的两种阈值化方法。 THRESH_BINARY是一种简单的二值化方法，将图像的像素值与一个设定的阈值进行比较，大于阈值的像素被设为最大值（通常为255），小于等于阈值的像素被...

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

1. cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)：这行代码使用了 OpenCV 库中的 threshold 函数，将输入的图像 imm 进行二值化处理。这里的参数 200 表示阈值，也就是将灰度值大于...

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

其中，binary 是输入的二值图像，255 是设定的阈值上限，0 是设定的阈值下限，cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU 是将阈值处理的模式设置为反二进制阈值加自适应阈值。具体来说，cv2.THRESH_BINARY_INV 将二...

THRESH_BINARY_INV|THRESH_OTSU

THRESH_BINARY_INV|THRESH_OTSU是OpenCV中threshold()函数的参数。这个参数的含义是使用OTSU算法自动确定最佳的阈值，并将大于阈值的像素值设置为0，小于等于阈值的像素值设置为最大值（255），实现图像的二值化处理...

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

这里的cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU是将OTSU阈值方法应用于图像，并将结果转换为二值图像。 这种方法可以自动选择一个合适的阈值，以将图像分为前景和背景。阈值分割是一种广泛使用的图像处理技术，可以...

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

优化这段代码，使其可以运行 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // 读取车牌图像 Mat image = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 图像预处理 resize(image, image, Size(400, 300)); // 调整图像大小 GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0, 0); // 高斯模糊去噪 threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化处理 // 特征提取 // TODO: 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别 // TODO: 在这里添加车牌识别代码 return 0; }

threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化处理 // 特征提取 // TODO: 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别...

res_binary=cv2.threshold(res,0,255,cv2.THRES_BINARY | THRES_OTSU)

_, res_binary = cv2.threshold(res, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) 这里使用了下划线 "_" 来接收函数返回的阈值，因为在使用 Otsu's 方法时，阈值是自动计算得到的，并不需要手动指定。因此，...

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？

thresh, binImg = cv2.threshold(blurImg, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV or cv2.THRESH_OTSU) 在这个例子中，binImg是有效的二进制图像，您可以将其用作cv2.findContours()函数的输入参数。

报错如何解决，Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86135\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\tkinter\__init__.py", line 1892, in __call__ return self.func(*args) File "F:\pycharm\实验5\Demo5_2.py", line 38, in count_cells _, contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

_, self.thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) self.count = len(contours...

cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)返回 的参数

其中cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_OTSU是二值化时使用的两种方法，cv2.THRESH_BINARY表示使用固定阈值二值化，cv2.THRESH_OTSU表示使用OTSU算法自动确定阈值。在这个函数中将它们结合在一起使用，即先使用OTSU算法...

解释下面代码：invite_code = str(int(time.time())) # 构建一个随机验证码 driver.get("http://novel-admin.hctestedu.com/login") # 打开对应网址 driver.find_element("name", "username").send_keys("admin") # 输入用户名 driver.find_element("name", "password").send_keys("admin") # 输入密码 # 定位验证码元素，并进行验证码图像存储 file_name = "imgVerify.png" driver.find_element(value="imgVerify").screenshot(file_name) # 对存储的验证码进行均值迁移去噪声，然后二值化处理，最终覆盖源文件，进行存储 image = cv.imread(file_name) blurred = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) cv.imwrite(file_name, binary) # 使用 PIL 打开图像转化为图像对象，并使用 pytesseract 进行图像识别验证码 image = Image.open(file_name) img_str = pytesseract.image_to_string(image) # 输入识别的验证码 driver.find_element(value="verify").send_keys(img_str)

9. t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)：对灰度图像进行二值化处理，将验证码转换为黑白图像。 10. cv.imwrite(file_name, binary)：覆盖原有的验证码图片文件，将...

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU是一种阈值化方法，常用于图像分割。在这种方法中，使用OTSU算法自动选择最优的阈值来对图像进行二值化处理。 具体而言，cv2.THRESH_BINARY表示使用二进制阈值化方法，即将大于...

将以下代码增加保存图像功能： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import io, filters, measure, color from skimage.filters import threshold_otsu from skimage import io, color, filters img = io.imread('leaf.jpg') gray_img = color.rgb2gray(img) thresh = filters.threshold_otsu(gray_img) binary = gray_img > thresh edges = filters.sobel(binary) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original") ax[1].imshow(edges, cmap='gray') ax[1].set_title("Edges") for a in ax: a.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

thresh = filters.threshold_otsu(gray_img) binary = gray_img > thresh edges = filters.sobel(binary) # 绘制图像 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow...

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

2. 使用 OpenCV 中的 cv2.imread() 函数读取图像。 3. 将图像从 BGR 色彩空间转换为灰度色彩空间，使用 cv2.cvtColor() 函数实现。 4. 对灰度图像进行二值化处理，使用 cv2.threshold() 函数实现。 5. 对二值...

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