opencv全局自适应二值化
时间: 2023-05-21 18:01:36 浏览: 100
Opencv提供了adaptiveThreshold函数来实现全局自适应二值化。该函数的语法如下:
adaptiveThreshold(src, dst, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)
其中,src是输入图像,dst是输出图像,maxValue是二值化后的最大值,adaptiveMethod是自适应阈值算法,thresholdType是二值化类型,blockSize是邻域大小,C是常数项。
示例代码如下:
cv2.adaptiveThreshold(src, dst, maxValue, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize, C)
其中,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示使用均值作为阈值,cv2.THRESH_BINARY表示二值化类型为二进制,blockSize是邻域大小,C是常数项。
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相关问题
opencv自适应阈值二值化
OpenCV中的自适应阈值二值化函数是`cv2.adaptiveThreshold()`,该函数可以根据图像的局部区域确定阈值,而不是像简单阈值二值化那样使用全局阈值。该函数的语法如下:
```
cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) → dst
```
其中,参数`src`是输入图像,必须为灰度图像;`maxValue`是二值化后的最大值;`adaptiveMethod`是自适应阈值算法,可以选择`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`或`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`;`thresholdType`是阈值类型,可以选择`cv2.THRESH_BINARY`或`cv2.THRESH_BINARY_INV`;`blockSize`是每个局部区域的大小,必须为奇数;`C`是从平均值或加权平均值中减去的常数,通常为0。如果指定了可选参数`dst`,则函数将结果存储在其中,否则将返回结果。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.png', 0)
dst = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
cv2.imshow('adaptive threshold', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们将一张灰度图像`image.png`读入内存,并使用高斯自适应阈值算法进行阈值二值化。每个局部区域的大小为11,并且从加权平均值中减去了2。最后,我们将结果显示在屏幕上。
opencv图像阈值二值化
在OpenCV中,图像阈值二值化是一种基本的图像处理操作,可以将图像转换为二值图像。OpenCV提供了两种常用的图像阈值二值化方法:全局阈值二值化和自适应阈值二值化。全局阈值二值化是指将整个图像分割为黑白两个部分,而自适应阈值二值化是指根据图像的局部区域来确定阈值,从而得到更精确的二值化结果。
在OpenCV中,全局阈值二值化操作的C API如下:
double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
其中,src表示输入图像,dst表示输出的二值化图像,thresh表示设定的阈值,maxval表示阈值以上的像素值,type表示二值化的类型。
另外,OpenCV还提供了一些其他的阈值操作方法。自适应阈值二值化是其中之一,其API如下:
void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
其中,src表示输入图像,dst表示输出的二值化图像,maxValue表示阈值以上的像素值,adaptiveMethod表示自适应阈值的计算方法,thresholdType表示二值化的类型,blockSize表示局部阈值计算的邻域大小,C表示从计算得到的阈值中减去的常数。
总结起来,OpenCV提供了多种图像阈值二值化方法,可以根据具体需求选择合适的方法进行二值化操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [二值图像分析:OpenCV中的二值化阈值操作](https://blog.csdn.net/PecoHe/article/details/113876296)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【OpenCv】阈值操作(超详细)](https://blog.csdn.net/qq_49838656/article/details/119516784)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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