opencv threshold二值化原理

Opencv threshold二值化原理 ：

二值化是图像处理中最基本的操作之一，其主要目的是将一副灰度图像转变成一幅二值图像。在OpenCV中，可以通过threshold函数实现二值化操作。

threshold函数的基本用法是：

cv.threshold(src, thresh, maxval, type)

其中，src表示原始图像，thresh表示阈值，maxval表示设定像素值的最大值，type表示二值化类型。需要注意的是，在使用threshold函数时，原始图像必须是灰度图像。

常用的二值化类型有以下几种：

cv.THRESH_BINARY：二值化类型，大于阈值的像素值设为maxval，小于等于阈值的像素值设为0。

cv.THRESH_BINARY_INV：反二值化类型，大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值设为maxval。

cv.THRESH_TRUNC：截断类型，大于阈值的像素值设为阈值，小于等于阈值的像素值保持不变。

cv.THRESH_TOZERO：零值类型，大于阈值的像素值保持不变，小于等于阈值的像素值设为0。

cv.THRESH_TOZERO_INV：反零值类型，大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值保持不变。

通过调整阈值和maxval的值，可以实现不同的二值化效果，可以根据实际需求进行设置。

希望以上内容能对你有所帮助！

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opencv大津法二值化原理

OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多图像处理和分析的函数。在OpenCV中，也提供了对大津法的支持，用于图像的自适应阈值二值化。

大津法在OpenCV中的实现原理如下：
1. 首先，将待处理的图像转换为灰度图像，如果已经是灰度图像则可以跳过这一步。
2. 调用OpenCV中的`cv::threshold`函数，该函数接受灰度图像作为输入。
3. 在`cv::threshold`函数中，使用`cv::THRESH_OTSU`作为阈值类型参数。这将告诉OpenCV使用大津法来确定最佳阈值。
4. `cv::threshold`函数将自动计算最佳阈值，并将图像分割成目标和背景两部分。
5. 函数返回二值化后的图像。

通过使用OpenCV中的`cv::threshold`函数，并指定阈值类型为`cv::THRESH_OTSU`，可以方便地实现大津法二值化。这样就能实现图像的自适应阈值分割，从而得到二值化的图像。

opencv图像二值化

在OpenCV中，可以使用cv2.threshold()函数来进行图像二值化。该函数将图像转换为黑白图像，其中像素值大于阈值的像素被设置为白色，小于等于阈值的像素被设置为黑色。

具体步骤如下：

1. 读取待处理的图像，使用cv2.imread()函数。

2. 将图像转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor()函数。

3. 对灰度图像进行二值化处理，使用cv2.threshold()函数。

4. 显示结果图像，使用cv2.imshow()函数。

5. 等待用户按下任意键，使用cv2.waitKey()函数。

6. 释放内存，使用cv2.destroyAllWindows()函数。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果图像
cv2.imshow('image', thresh)

# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)

# 释放内存
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，cv2.threshold()函数的第一个参数是灰度图像，第二个参数是阈值，第三个参数是最大像素值，第四个参数是二值化类型。其中，二值化类型包括cv2.THRESH_BINARY（简单二值化）、cv2.THRESH_BINARY_INV（反向二值化）等。在本例中，我们使用cv2.THRESH_BINARY进行了简单二值化处理。