全局阈值分割算法python
时间: 2023-08-21 22:02:31 浏览: 77
全局阈值分割算法是一种将图像转换为二值图像的方法。在Python中,可以使用OpenCV库来实现全局阈值分割算法。其中,固定阈值分割是最简单的方法之一,它通过将灰度值大于某一阈值的像素点设置为255,小于等于该阈值的像素点设置为0来实现二值化。在OpenCV中,可以使用cv2.threshold函数来实现固定阈值分割。具体的代码如下:
import cv2
import numpy as np
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 将彩色图像转换为灰度图像
ret, th = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 进行固定阈值分割
其中,img_gray是输入的灰度图像,ret是计算得到的阈值,th是输出的二值图像。通过指定阈值和最大值,可以实现不同的阈值处理效果。
如果希望使用numpy来实现固定阈值分割,则可以使用np.where函数。具体的代码如下:
import numpy as np
def fix_threshold(img, thresh, maxval=255):
return np.where(((img > thresh) & (img < maxval)), 255, 0)
fix = fix_threshold(img_gray, 127, 255) # 进行固定阈值分割
其中,img是输入的灰度图像,thresh是阈值,maxval是最大值,fix是输出的二值图像。通过对灰度图像进行条件判断,可以实现固定阈值分割。
以上是全局阈值分割算法的Python实现方法,可以根据具体的需求选择适合的方法来进行图像分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python+opencv-05 全局阈值处理](https://blog.csdn.net/bubid/article/details/108256987)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于阈值的7种图像分割方法以及Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_42272768/article/details/124795641)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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