如何进行opencv python 二值化

您可以使用opencv的threshold函数来进行二值化。该函数将灰度图像转换为二值图像，将灰度值小于或等于指定阈值的像素设置为黑色，将灰度值大于指定阈值的像素设置为白色。以下是一段示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)    # 读取灰度图像

ret, binary_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)    # 二值化

cv2.imshow('binary_img', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，第一个参数是要处理的灰度图像，第二个参数是指定的阈值，第三个参数是设置二值化后的像素值，第四个参数是二值化算法的类型。在示例代码中，阈值为127，像素值为255（即设置黑白两种颜色），算法类型为cv2.THRESH_BINARY。

相关问题

opencv python二值化

在Python的OpenCV中，可以使用cv2.threshold()函数进行二值化操作。该函数的参数包括原图像、阈值、最大像素值、阈值类型等。阈值类型可以选择以下几种：
- cv2.THRESH_BINARY：大于阈值的像素值设为最大像素值，小于等于阈值的像素值设为0。
- cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值设为最大像素值。
- cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值的像素值设为阈值，小于等于阈值的像素值保持不变。
- cv2.THRESH_TOZERO：大于阈值的像素值保持不变，小于等于阈值的像素值设为0。
- cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值保持不变。\[2\]

在代码实现中，可以使用cv2.threshold()函数对图像进行二值化处理。首先，将图像转换为灰度图像，然后使用cv2.threshold()函数设置阈值和阈值类型，最后得到二值化后的图像。可以通过调整阈值和阈值类型来实现不同的二值化效果。\[1\]

以下是一个简单的二值化代码示例：

import cv2

def thresholding(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imshow('Original Image', img)
    cv2.imshow('Binary Image', binary)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    image_path = 'path_to_image'
    thresholding(image_path)

在上述代码中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，使用cv2.threshold()函数将灰度图像进行二值化处理，阈值为127，最大像素值为255，阈值类型为cv2.THRESH_BINARY。最后，通过cv2.imshow()函数显示原始图像和二值化图像。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Opencv全局二值化和局部二值化（python实现）](https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125249121)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python-opencv 二值化](https://blog.csdn.net/qq_42583263/article/details/99707596)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

opencv python二值化处理

在Python中使用OpenCV进行图像二值化处理是非常常见的操作。OpenCV提供了几种方法来实现图像二值化，其中最常用的是全局阈值二值化方法。在全局阈值二值化方法中，我们选取一个全局阈值，然后将整幅图像分成非黑即白的二值图像。在OpenCV中可以使用cv2.threshold()函数来实现全局阈值二值化。

cv2.threshold()函数有四个参数。第一个参数是原图像，第二个参数是进行分类的阈值，第三个参数是高于（或低于）阈值时赋予的新值，第四个参数是一个方法选择参数，常用的有cv2.THRESH_BINARY（黑白二值）、cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转）、cv2.THRESH_TRUNC（多像素值）、cv2.THRESH_TOZERO和cv2.THRESH_TOZERO_INV。该函数的返回值有两个，第一个是得到的阈值值，第二个是阈值化后的图像。

以下是一个使用全局阈值二值化方法的实例：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('flower.jpg', 0)  # 直接读取为灰度图像
ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
ret, thresh4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, thresh5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

titles = ['img', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]

for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i+1)
    plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

plt.show()

另外，OpenCV还提供了自适应阈值二值化方法。在自适应阈值二值化方法中，算法会根据图像的局部特征自动调整阈值。以下是一个使用自适应阈值二值化方法的实例：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('flower.jpg', 0)  # 直接读取为灰度图像
ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
th3 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

images = [img, th1, th2, th3]

plt.figure()
for i in range(4):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    plt.imshow(images[i], 'gray')

plt.show()

以上就是使用OpenCV进行图像二值化处理的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>