opencv彩色二值化
时间: 2023-11-04 18:54:40 浏览: 38
引用:彩色图像的二值化可以通过以下步骤来实现:
1. 使用cv2.imread()函数读取彩色图片。
2. 将图片的通道顺序从BGR转换为RGB以适应matplotlib.pyplot接口的要求。
3. 使用cv2.cvtColor()函数将彩色图片转换为灰度图像。
4. 使用cv2.threshold()函数进行二值化处理,设定阈值进行像素分割。
5. 使用matplotlib.pyplot.imshow()函数显示二值化后的图像。
请注意,在代码中,需要将plt.imshow()函数的输出注释掉,取消注释cv2.imshow()函数的输出。
相关问题
opencv 图像二值化
OpenCV图像二值化是将一幅灰度图像转化为只有两个像素值(通常是0和255)的图像的过程。其中一个常见的方法是使用阈值来进行分割。阈值可以通过阈值产生算法或者手动指定来确定。阈值产生算法有两种在OpenCV中常用的方法。
第一种方法是使用自定义阈值。在这种方法中,我们首先将彩色图像转换为灰度图像,然后计算灰度图像的平均值作为阈值进行分割。具体步骤如下:
1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 计算灰度图像的宽度和高度。
3. 将灰度图像转换为一维数组。
4. 计算一维数组的平均值作为阈值。
5. 使用阈值对灰度图像进行二值化分割。
第二种方法是使用OTSU算法。OTSU算法是一种自适应阈值选择方法,它可以自动寻找最佳的阈值进行分割。具体步骤如下:
1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 使用OTSU算法寻找最佳的阈值。
3. 使用找到的阈值对灰度图像进行二值化分割。
需要注意的是OTSU算法适用于图像灰度直方图具有双峰的情况,对于非双峰图像可能效果不好。在使用OTSU算法时,阈值设为0(None),并使用cv.THRESH_OTSU参数来指定算法进行阈值选择。同时,还需要指定最大值参数maxval为255,因为灰度图像的最大值为255。
综上所述,OpenCV图像二值化可以使用自定义阈值或OTSU算法来进行分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [9. OpenCV--图像二值化(Binary Image)](https://blog.csdn.net/weixin_48619768/article/details/108068098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [OpenCV之图像二值化](https://blog.csdn.net/zhuyong006/article/details/86575257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
opencv灰度图像二值化
引用\[1\]中的代码是使用OpenCV库对灰度图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先将彩色图像转换为灰度图像,然后使用阈值函数将灰度图像转换为二值图像。阈值函数将图像中大于阈值的像素点设为0(白色部分),小于阈值的像素点设为1(黑色部分)。最后,将二值图像保存并显示出来。
引用\[2\]中的代码也是使用OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,使用OTSU算法进行自动阈值化,将灰度图像转换为二值图像。最后,显示二值图像。
引用\[3\]中的代码是使用Python的OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,遍历每个像素点,根据设定的阈值将像素点的灰度值设置为0或255,从而实现图像的二值化。最后,显示二值化后的图像。
综上所述,无论是使用C++还是Python,通过OpenCV库都可以对灰度图像进行二值化处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv图像处理之灰度化和二值化](https://blog.csdn.net/AndroidAlvin/article/details/103307360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Opencv-图像灰度化、二值化](https://blog.csdn.net/u013828787/article/details/22859043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [OpenCV图像处理----图像的二值化](https://blog.csdn.net/bjsyc123456/article/details/124781982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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