cv2.threshold使用时怎么指定数据类型

在使用cv2.threshold()函数进行二值化处理时，输入图像的数据类型必须为单通道灰度图像，即cv2.CV_8UC1类型的矩阵。如果输入图像不是灰度图像，需要使用cv2.cvtColor()函数将其转换为灰度图像。

cv2.threshold()函数的第一个返回值是阈值化后的图像，数据类型为np.uint8类型的矩阵。如果需要指定输出图像的数据类型，可以使用np.astype()方法进行转换，例如：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
binary_float = binary.astype(np.float64)

以上代码将读入一张彩色图像，使用cv2.cvtColor()函数将其转换为灰度图像，然后使用cv2.threshold()函数将其二值化。最后使用np.astype()方法将二值化后的图像转换为np.float64类型的矩阵。

相关问题

python中 cv2.threshold的用法

`cv2.threshold()` 是 OpenCV 中图像处理的一个函数，用于对图像进行二值化处理。其函数原型如下：

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

其中，参数含义如下：

- `src`：输入的图像，必须是单通道（灰度）图像，且数据类型为 `numpy.ndarray`。
- `thresh`：用于进行二值化处理的阈值，必须为整数类型。
- `maxval`：当像素值超过阈值时，所赋予的最大值，也必须为整数类型。
- `type`：二值化处理的类型，包括以下 5 种：
- `cv2.THRESH_BINARY`：当像素值大于阈值时，赋值为 `maxval`，否则赋值为 0。
- `cv2.THRESH_BINARY_INV`：当像素值大于阈值时，赋值为 0，否则赋值为 `maxval`。
- `cv2.THRESH_TRUNC`：当像素值大于阈值时，赋值为阈值，否则保持原像素值。
- `cv2.THRESH_TOZERO`：当像素值大于阈值时，保持原像素值，否则赋值为 0。
- `cv2.THRESH_TOZERO_INV`：当像素值大于阈值时，赋值为 0，否则保持原像素值。
- `dst`：输出的图像，与输入图像大小相同，数据类型为 `numpy.ndarray`。

示例：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)  # 读入灰度图像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 进行二值化处理
cv2.imshow('thresh', thresh)  # 显示二值化处理结果
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们通过 `cv2.imread()` 函数读入了一张灰度图像，然后使用 `cv2.threshold()` 函数对其进行二值化处理，最终将处理结果显示出来。

if masks is not None and masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg[0] # 取第一个对象的分割掩码 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 三维数组怎么办

对于三维数组的处理，可以使用类似的逻辑来遍历和处理每个对象的分割掩码。

以下是修改后的代码示例，用于处理三维数组的情况：

# 获取分割多边形
contours = []
if masks is not None and masks.shape[0] > 0:
    for label, score, obj_masks in zip(class_ids, conf, masks):
        for seg in obj_masks:
            # 解析分割掩码
            mask = seg  # 获取每个对象的分割掩码
            mask = mask.astype(np.uint8)  # 将掩码转换为无符号整数类型
            _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 将掩码转换为二值图像

            # 获取分割多边形
            contour, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            contour = contour[0] if len(contour) > 0 else []

            contours.append(contour)

results = []
for contour in contours:
    points = [[int(coord[0]), int(coord[1])] for coord in contour.squeeze().tolist()] if len(contour) > 0 else []

    results.append({
        "confidence": str(score),
        "label": labels.get(label, "unknown"),
        "points": points,
        "type": "polygon",
        "mask": mask.tolist()  # 将分割掩码转换为列表形式
    })

在这个示例中，我们使用嵌套循环来遍历每个对象的分割掩码。对于每个对象的分割掩码，我们将其转换为二值图像，并获取其分割多边形。然后，将分割多边形添加到`contours`列表中。

请注意，根据您的具体数据结构和需求，您可能需要进行一些调整。这只是一个示例代码，旨在帮助您理解处理三维数组的逻辑。

如果您有任何其他问题，请随时提问。