Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 127, 255, ThresholdTypes.Binary); 127, 255, 是什么意思
时间: 2024-04-19 10:26:27 浏览: 32
在使用 `Cv2.Threshold` 函数时,参数 `127` 和 `255` 是用于图像阈值化的阈值范围。
阈值化是一种图像处理技术,用于将图像转换为二值图像,将像素分为两个类别:低于阈值的像素被归类为一个类别,高于阈值的像素被归类为另一个类别。
具体来说,参数 `127` 是阈值,用于将图像的灰度级别分为两部分。低于或等于阈值的像素值将被设置为输出图像中的最小值(在此例中为0),高于阈值的像素值将被设置为输出图像中的最大值(在此例中为255)。
所以,在上述代码中,`Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 127, 255, ThresholdTypes.Binary);` 会将灰度图像 `grayImage` 进行阈值化处理,并输出一个二值图像 `binaryImage`,其中灰度值低于等于127的像素被设置为0,灰度值高于127的像素被设置为255,从而获得一个黑白分明的二值图像。
您可以根据您的需求调整阈值的值,以获得最适合您应用场景的二值图像。
相关问题
double thresh = Cv2.Threshold(roiMat, new Mat(), 0, 255, ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv));中opencvsharp4.6中没有 ThresholdTypes.OtsuInv这个方法请用其它方法实现,编写新代码
好的,如果你想使用类似于OtsuInv的阈值类型,你可以考虑使用反相图像来实现。具体来说,可以先使用Otsu方法计算出一个阈值,然后将图像进行反相处理,再利用这个阈值进行二值化,这样就相当于使用了OtsuInv的阈值类型。下面是一个简单的示例代码:
```csharp
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(srcImage, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Mat binaryImage = new Mat();
double otsuThreshold = Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu);
Cv2.BitwiseNot(grayImage, grayImage);
Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, otsuThreshold, 255, ThresholdTypes.Binary);
// binaryImage即为处理后的二值图像
```
在这段代码中,首先将原始图像转换为灰度图像,然后使用Otsu方法计算出一个阈值,并将图像进行反相处理。最后再利用这个阈值进行二值化,得到处理后的二值图像。
Cv2.FindContours(grayImage, out var allContours, out _, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple); grayImage是二进制吗
在 OpenCV 中,`Cv2.FindContours` 函数要求输入的图像为二值图像,也就是只包含黑色和白色两种像素值的图像。灰度图像在此之前通常需要经过阈值化处理,将图像转换为二值图像。阈值化处理的目的是将图像中的灰度值转换为黑色或白色,以便更好地检测轮廓。
因此,在您的代码中,`grayImage` 应该是经过阈值化处理后的二值图像,而不是原始的灰度图像。您可以使用 OpenCV 的阈值化函数(例如 `Cv2.Threshold`)将灰度图像转换为二值图像,然后再应用 `Cv2.FindContours` 函数来查找轮廓。
下面是一个示例代码:
```csharp
using OpenCvSharp;
// 读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.Color);
// 将图像转换为灰度图像
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
// 阈值化处理
Mat binaryImage = new Mat();
Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 127, 255, ThresholdTypes.Binary);
// 查找轮廓
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(binaryImage, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
// 处理轮廓
// ...
```
请确保在使用 `Cv2.FindContours` 函数之前,`grayImage` 已经被正确地阈值化为二值图像。