ret, binary = cv2.threshold(binary, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
时间: 2024-05-23 20:14:11 浏览: 110
这段代码使用 OpenCV 库对二值图像进行阈值处理。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 将二进制阈值处理的结果进行反转,cv2.THRESH_OTSU 利用 Otsu 方法自适应地确定阈值大小。最终,函数返回两个值,ret 表示确定的阈值大小,binary 是处理后的二值图像。
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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浮点型,而`cv2.threshold`函数只支持8位或16位的灰度图像。因此,需要将图像转换为8位灰度图像,例如:
```python
# 将图像转换为8位灰度图像
gray8 = cv2.convertScaleAbs(sobel)
# 二值化
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。
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
好的,具体解释一下这段代码的处理过程。
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等于 200 的像素点设为 255,灰度值小于 200 的像素点设为 0。`cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU` 表示使用大津算法自动确定阈值。
2. `np.ones((7, 7), np.uint8)`:这行代码定义了一个 7x7 的矩阵,也就是我们所说的核(kernel)。
3. `cv2.erode(binary, k)`:这行代码使用了 OpenCV 库中的 `erode` 函数,对二值化后的图像 `binary` 进行腐蚀操作,使用上一步定义的核 `k` 进行操作。腐蚀操作会将图像中像素值较高的区域逐渐缩小,从而使图像中的细节更加清晰。
4. 最后,函数返回处理后的二值化图像 `binary`。
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