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。

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x c++ opencv实现

以下是使用C++和OpenCV实现该函数的代码：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

int find_center(cv::Mat img) {
    int h = img.rows;
    int w = img.cols;
    int roi_h = static_cast<int>(h * 2 / 3);
    cv::Mat roi_img = img(cv::Rect(0, roi_h, w, h - roi_h));
    cv::GaussianBlur(roi_img, roi_img, cv::Size(15, 15), 0);
    cv::Mat th2;
    cv::threshold(roi_img, th2, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);
    cv::Mat g2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
    cv::morphologyEx(th2, th2, cv::MORPH_OPEN, g2, cv::Point(-1, -1), 3);
    cv::Mat x_sum = cv::Mat::zeros(1, w, CV_32FC1);
    for (int i = 0; i < w; i++) {
        for (int j = 0; j < h - roi_h; j++) {
            if (th2.at<uchar>(j, i) > 0) {
                x_sum.at<float>(0, i)++;
            }
        }
    }
    int min_idx, max_idx;
    cv::minMaxIdx(x_sum, nullptr, nullptr, &min_idx, &max_idx);
    int point_x = (min_idx + max_idx) / 2;
    return point_x;
}

注意，由于C++和Python的数值类型不同，因此我们需要使用`cv::Mat`类来处理图像数据，而不是使用`np.array`。此外，还需要使用`cv::Rect`类来裁剪图像，并使用`cv::Point`类来指定卷积核中心的位置。