opencv 双阈值二值化

双阈值二值化是一种图像处理的方法，常用于分割图像中的目标物体和背景。在OpenCV中，可以使用`cv2.threshold()`函数实现双阈值二值化。该函数将图像转为灰度图像后，根据设定的两个阈值对像素进行分类，小于第一个阈值的像素设为0（黑色），大于第二个阈值的像素设为255（白色），介于两个阈值之间的像素根据设定的阈值类型进行处理。

下面是一个示例代码，展示如何使用OpenCV进行双阈值二值化：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 设定阈值
threshold1 = 100
threshold2 = 200

# 双阈值二值化
_, binary = cv2.threshold(gray, threshold1, threshold2, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

opencv自适应阈值二值化

OpenCV中的自适应阈值二值化算法可以根据图像的局部特征动态地调整二值化的阈值，从而得到更好的二值化结果。下面是使用OpenCV中的自适应阈值二值化算法的示例代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 自适应阈值二值化
img_binary = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Binary Image', img_binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`cv2.adaptiveThreshold`函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像的最大值，第三个参数是自适应阈值算法的类型，这里选择了高斯加权平均值算法，第四个参数是二值化类型，这里选择了二值化，第五个参数是局部块大小，这里设置为11，第六个参数是从均值或加权平均值中减去的常数，这里设置为2。

可以根据具体的需求调整参数，得到更好的二值化效果。