解释代码 t,dst = cv2.threshold(cvmat,100,255,0)
时间: 2023-06-09 14:05:22 浏览: 60
这行代码使用了OpenCV库中的threshold函数,对输入的图像进行阈值化处理。其中,cvmat是输入的图像矩阵,100是设定的阈值,255是当像素值超过阈值时要赋予的新值,0则表示使用二值化处理。函数的返回值t表示实际应用的阈值,而dst则是处理后的二值化图像矩阵。
相关问题
retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)函数返回值是什么
在 Python 中,`cv2.threshold()` 函数返回两个值,分别是阈值和二值化后的图像。该函数的返回值如下:
```python
retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
```
其中,`retval` 表示计算出的阈值,类型为浮点数。`dst` 表示二值化后的图像,类型为 `numpy.ndarray`,即一个 NumPy 数组。二值化图像中,像素值为 0 和 `maxval` 的像素分别表示阈值以下和阈值以上的像素。
需要注意的是,`cv2.threshold()` 函数的返回值只能在函数内部使用,如果需要在函数外部使用,需要将其赋值给一个或多个变量。例如,下面的代码将读取一张灰度图像,并对其进行二值化处理:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,函数 `cv2.imread()` 用于读取一张灰度图像,并将其存储在变量 `img` 中。接下来,函数 `cv2.threshold()` 用于对图像进行二值化处理,并将计算得到的阈值存储在变量 `ret` 中,将二值化后的图像存储在变量 `thresh` 中。最后,函数 `cv2.imshow()` 用于显示二值化后的图像,并使用 `cv2.waitKey()` 函数等待用户按下任意键后关闭窗口。
解释一下_, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
根据引用和引用的内容,解释一下代码中的"_, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)"的作用。
在这段代码中,cv2.threshold()函数被用来对灰度图像进行阈值处理,将灰度图像二值化。该函数的第一个参数是输入图像gray,第二个参数是设定的阈值100,第三个参数是设定的最大值255,最后一个参数是二值化类型cv2.THRESH_BINARY。
"_"是一个占位符,用于忽略函数的返回值。在这个例子中,函数的返回值有两个:ret和阈值处理后的图像dst。通过使用"_"占位符,我们可以表示我们对ret这个返回值不感兴趣,只关心threshold这个变量。
因此,代码中的"_, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)"的作用是将输入图像gray进行阈值处理,并将阈值处理后的图像存储在变量threshold中。