OpenCV 阈值化方法
时间: 2024-01-22 12:03:25 浏览: 29
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
```python
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
```python
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 阈值化示例
好的,以下是一个简单的 OpenCV 阈值化示例代码:
```python
import cv2
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 阈值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先使用 `cv2.imread()` 函数加载一张灰度图像。然后,我们使用 `cv2.threshold()` 函数进行阈值化处理。该函数接受四个参数:输入图像、阈值、最大值和阈值类型。在这个示例中,阈值为 127,最大值为 255,阈值类型为 `cv2.THRESH_BINARY`,表示将图像中像素值大于阈值的像素设置为最大值,小于等于阈值的像素设置为 0。最后,我们使用 `cv2.imshow()` 函数显示原始图像和阈值化后的图像,并使用 `cv2.waitKey()` 函数等待用户按下任意键,最后使用 `cv2.destroyAllWindows()` 函数销毁所有窗口。
希望能对你有所帮助!
opencv阈值分割
OpenCV阈值分割是一种图像处理技术,可以将图像转换为二值图像,以便更好地进行图像分析和处理。在使用OpenCV进行阈值分割时,可以使用不同的方法来确定阈值。根据引用和引用的代码,可以看出使用了cvLoadImage函数加载图像,并将其转换为灰度图像。接着使用cvCreateImage函数创建了一个与原始图像相同大小的单通道图像。然后,使用cvThreshold函数将图像根据设定的阈值进行二值化处理。对于引用中的代码,使用了cv.THRESH_OTSU方法来自动确定最佳阈值。而引用中的代码使用了手动设定的阈值进行二值化处理。通过使用适当的阈值和合适的方法,可以实现图像的阈值分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv 阈值分割](https://download.csdn.net/download/u011733522/7271565)[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%"]
- *2* *3* [opencv实现阈值分割](https://blog.csdn.net/qq_51491920/article/details/125727129)[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 ]