python中cv2.THRESH_BINARY
时间: 2024-05-21 18:14:28 浏览: 8
cv2.THRESH_BINARY是OpenCV中图像二值化的一种方法,它将图像中的像素值转换为0或255两种值。具体来说,对于每个像素,如果它的灰度值超过设定的阈值,则将其设置为255,否则将其设置为0。这个阈值是通过cv2.threshold()方法来设定的。这种方法适用于对图像进行简单的二值化处理,例如将图像转换为黑白图像。
相关问题
cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU
cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU是一种阈值化方法,常用于图像分割。在这种方法中,使用OTSU算法自动选择最优的阈值来对图像进行二值化处理。
具体而言,cv2.THRESH_BINARY表示使用二进制阈值化方法,即将大于阈值的像素值设为最大值(通常为255),小于等于阈值的像素值设为0。而cv2.THRESH_OTSU表示使用OTSU算法来选择最优的阈值。
使用cv2.threshold函数可以实现这个方法。下面是一个示例代码:
```pythonimport cv2#读取图像img = cv2.imread('image.jpg',0)
# 使用OTSU算法选择最优阈值,并进行二值化处理ret, binary_img = cv2.threshold(img,0,255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# 显示二值化结果cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,img是输入图像,0表示以灰度模式读取图像。ret是自动选择的最优阈值,binary_img是二值化后的图像。你可以将'image.jpg'替换为你自己的图像路径来尝试这个方法。
cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU
cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU是一种二值化阈值处理方法。在这种方法中,首先使用OTSU算法自动确定一个合适的阈值,然后将图像中的像素值与该阈值进行比较。如果像素值大于阈值,则将其设置为0;如果像素值小于等于阈值,则将其设置为255。这样就实现了将图像分为两个部分的效果,其中一个部分的像素值为0,另一个部分的像素值为255。
以下是一个使用cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU进行二值化阈值处理的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 使用OTSU算法确定阈值,并进行二值化处理
_, binary_inv = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示结果
cv2.imshow('Binary Inverse', binary_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先使用cv2.imread函数读取一张灰度图像,然后使用cv2.threshold函数将图像进行二值化处理,并将结果保存在binary_inv变量中。最后使用cv2.imshow函数显示二值化后的图像。
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