cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)：返回的结果是什么

当你使用OpenCV的`cv2.threshold()`函数对图像进行操作时，它通常用于二值化处理。这个函数接受四个参数：

- `image`: 输入的图像数据，通常是灰度图像或彩色图像（在这种情况下，会先转换成灰度图像再处理）。
- `threshold`: 阈值阈限，如果图像的像素值大于这个值，将会被赋予指定的第二个参数值；否则，赋予第三个参数值。
- `255`: 如果`THRESH_BINARY_INV`标志被设置，那么大于阈值的像素会被赋予0，小于等于阈值的像素会被赋予255（这是黑白图像的标准二值化结果）。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU`: 这里`cv2.THRESH_BINARY_INV`表示进行反向二值化（前景变为背景，背景变为前景），`cv2.THRESH_OTSU`则是指应用Otsu's方法自动确定最佳阈值。

因此，当你使用`cv2.THRESH_OTSU`选项时，函数不仅会根据图像内容动态地选择一个阈值（Otsu's方法），还会执行反向二值化。运行此函数后的返回结果是一个包含两个元素的元组：

- 第一个元素是阈值（这里的阈值就是Otsu's方法计算得出的最佳分界点）。
- 第二个元素是处理后的二值化图像。这个图像的每个像素要么是0（原值小于阈值），要么是255（原值大于等于阈值）。

相关问题

cv::threshold

cv::threshold函数是OpenCV中用于图像阈值化的函数。它可以将图像转换为二值图像，根据给定的阈值将像素值分为两个类别。该函数的原型如下：

double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)

参数说明：
- src：输入图像，可以是单通道或多通道的灰度图像。
- dst：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和类型。
- thresh：阈值，用于将像素值分为两个类别。
- maxval：当像素值大于阈值时，所赋予的最大值。
- type：阈值化的类型，可以是cv::THRESH_BINARY、cv::THRESH_BINARY_INV或cv::THRESH_OTSU。

以下是两个示例：

1. 使用cv::THRESH_BINARY类型进行阈值化：

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dst;
double thresh = 128;
double maxval = 255;
int type = cv::THRESH_BINARY;

cv::threshold(src, dst, thresh, maxval, type);
cv::imshow("Thresholded Image", dst);
cv::waitKey(0);

2. 使用cv::THRESH_OTSU类型进行阈值化：

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dst;
double thresh = 0;
double maxval = 255;
int type = cv::THRESH_OTSU;

cv::threshold(src, dst, thresh, maxval, type);
cv::imshow("Thresholded Image", dst);
cv::waitKey(0);

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 翻译

这是一个 Python 函数，它的作用是从一张图像中找到中心点的横坐标。

函数的参数是一个二维的图像数组 img，表示需要进行处理的图像。

函数的处理过程如下：

- 使用 shape 方法获取图像的高度（h）和宽度（w）。
- 计算一个感兴趣区域（ROI）的高度 roi_h，这个区域从图像的下部 2/3 处开始，到整个图像底部结束。
- 在这个 ROI 区域内，对图像进行高斯模糊，使用的模板大小为 (15, 15)。
- 对模糊后的图像进行二值化处理，使用的方法是 OTSU 自适应阈值二值化算法。
- 对二值化后的图像进行形态学开运算，使用的模板为 3x3 的矩形结构元素，迭代次数为 3。
- 对处理后的图像进行列方向上的求和操作，得到一个一维数组 x_sum，表示每列中像素值为 255 的像素点个数。
- 使用 NumPy 库中的 where 函数，找到 x_sum 数组中值大于 0 的位置，赋值给 x_point。
- 计算 x_point 数组中第一个和最后一个位置的平均值，得到中心点的横坐标 point_x。
- 返回 point_x。

整个函数的作用是对图像进行预处理和分析，找到图像中心点的横坐标。这个函数可以用于自动驾驶等领域的图像处理。