_, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)全黑
时间: 2023-08-30 10:04:11 浏览: 48
如果二值化后的图像全部是黑色,可能是阈值选取不合适造成的。可以尝试修改阈值,使得二值化后的图像符合要求。
另外,如果图像过暗或者过亮,可能也会影响二值化的结果。此时可以尝试对图像进行亮度调整,使得图像的亮度合适。例如,可以使用以下代码将图像亮度增加 50 个单位:
```python
img = np.clip(img + 50, 0, 255).astype(np.uint8)
```
其中,`np.clip()` 函数将图像像素值限制在 0 到 255 之间,`.astype(np.uint8)` 将图像像素值转换为 8 位无符号整数类型。
相关问题
_, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
这段 Python 代码的作用是对名为 `img` 的灰度图像进行二值化处理,并将结果保存在变量 `img` 中。具体解释如下:
- `cv2.threshold()` 是 OpenCV 中的二值化函数,它的参数为:
- `img`:要进行二值化处理的图像,必须是单通道灰度图像。
- `127`:阈值,像素值大于该值的像素将被设为最大值。
- `255`:最大值,被设为最大值的像素的像素值。
- `cv2.THRESH_BINARY`:二值化类型,指定了二值化的方式。`cv2.THRESH_BINARY` 表示将像素值大于阈值的像素设为最大值,将像素值小于等于阈值的像素设为 0。
- `_, img = cv2.threshold(...)`:`cv2.threshold()` 函数返回两个值,第一个是阈值,由于在这里我们不需要用到该值,因此使用下划线 `_` 将其丢弃;第二个是处理后的图像,将其保存在变量 `img` 中。
需要注意的是,在 Python 中没有 `imbinarize()` 函数,因此我们使用了 OpenCV 中的 `cv2.threshold()` 函数来实现二值化。
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
根据提供的代码,`_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)`是一个二值化图像的阈值处理方法。在这个方法中,使用了灰度图像`gray`,将像素值大于或等于127的像素设置为255(白色),像素值小于127的像素设置为0(黑色)。阈值处理后的结果存储在`threshold`变量中。