OpenCV 阈值化方法

OpenCV提供了多种不同的阈值化方法，包括全局阈值和自适应阈值。下面是两种常用的阈值化方法：

1. 全局阈值化

import cv2

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 设定阈值
threshold_value = 100

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示图像
cv2.imshow('image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 自适应阈值化

import cv2

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 自适应阈值化处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

opencv阈值分割算法

OpenCV提供了多种阈值分割算法，包括手动设置阈值、Otsu算法和Triangle算法等。其中手动设置阈值是最简单的方法，可以通过调整阈值来实现二值化。而Otsu算法和Triangle算法则是自适应阈值算法，可以根据图像的灰度分布自动计算阈值，适用于光照不均匀或背景复杂的图像。此外，OpenCV还提供了adaptiveThreshold函数，可以根据像素邻域的大小和平均值来自适应地计算阈值，适用于处理不同光照条件下的图像。

opencv阈值调节python代码

当使用OpenCV进行图像处理时，可以使用阈值调节来将图像转换为二值图像。阈值调节是根据像素的灰度值将其分为两个类别：大于阈值的像素被分为一类，小于等于阈值的像素被分为另一类。

下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用OpenCV进行阈值调节：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图像

# 应用阈值调节
_, thresholded = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原始图像和阈值化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Thresholded Image', thresholded)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像，并将其转换为灰度模式（参数为0）。然后，使用`cv2.threshold()`函数进行阈值调节。该函数的参数依次为：输入图像、阈值、最大像素值、阈值类型。在这个例子中，我们使用的是二进制阈值类型（`cv2.THRESH_BINARY`），即大于阈值的像素设为最大像素值（255），小于等于阈值的像素设为0。

最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和阈值化后的图像，并使用`cv2.waitKey()`等待用户按下任意键关闭窗口。

希望这个示例能帮助到你！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。