THRESH_BINARY | THRESH_OTSU

时间: 2023-07-22 19:01:52 浏览: 90
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033_自適應閾值(threshold、CV_THRESH_OTSU) _ 阿洲的程式教學1

THRESH_BINARY | THRESH_OTSU 是一个图像处理中的操作，用于二值化图像。它结合了自适应阈值算法 Otsu's 方法和固定阈值算法 Binary 方法。通过自适应地选择一个阈值，THRESH_BINARY | THRESH_OTSU 可以在图像中将像素值分为两个类别，即黑色和白色。这个操作常用于图像分割和特征提取等应用中。
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ret, threshold = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 应用阈值 result = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 显示原图和结果图 cv2.imshow('Original ...
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Thresh_Proceesing.rar_图形图像处理_Visual_C++_

threshold(img, binary_img, threshold_value, 255, THRESH_BINARY); // 二值化处理 imshow("原始图像", img); imshow("二值化图像", binary_img); waitKey(0); imwrite("output.png", binary_img); // 保存...

Mat erzhi;//二值化 threshold(gray, erzhi, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);请解释代码内容

该函数的参数依次为：待处理的原始图像（即gray）、输出图像（即erzhi）、设定阈值的最小值（这里为0）、设定阈值的最大值（这里为255）、二值化处理的类型（这里为cv::THRESH_BINARY | THRESH_OTSU）。...

优化这段代码，使其可以运行 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // 读取车牌图像 Mat image = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 图像预处理 resize(image, image, Size(400, 300)); // 调整图像大小 GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0, 0); // 高斯模糊去噪 threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化处理 // 特征提取 // TODO: 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别 // TODO: 在这里添加车牌识别代码 return 0; }

threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化处理 // 特征提取 // TODO: 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别...

优化这段代码，使其可以运行并指出导入图片路径的代码段并且有个例子 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;int main（int argc， char** argv） { // 读取车牌图像 Mat image = imread（“car_plate.jpg”， IMREAD_GRAYSCALE）; // 图像预处理 resize（image， image， Size（400， 300））; // 调整图像大小 GaussianBlur（image， image， Size（5， 5）， 0， 0）; // 高斯模糊去噪 threshold（image， image， 0， 255， THRESH_BINARY |THRESH_OTSU）;二值化处理 // 特征提取 // TODO： 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO： 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别 // TODO： 在这里添加车牌识别代码 return 0;}

threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 特征提取 // TODO: add feature extraction code here // 机器学习模型训练 // TODO: add machine learning model training code here ...

THRESH_BINARY_INV|THRESH_OTSU

THRESH_BINARY_INV|THRESH_OTSU是OpenCV中threshold()函数的参数。这个参数的含义是使用OTSU算法自动确定最佳的阈值，并将大于阈值的像素值设置为0，小于等于阈值的像素值设置为最大值（255），实现图像的二值化处理...

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cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU 是一种图像阈值化的方法，结合了自适应阈值和反转二值化的效果。在使用该方法时，首先使用 Otsu's 方法自动选择一个阈值来将图像分割为前景和背景。然后，使用反转二值化将...

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这些都是OpenCV中的图像二值化方法： - cv.THRESH_BINARY：将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。...- cv.THRESH_OTSU：大津法阈值，会自动计算图像阈值，适用于双峰图像。

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请解释这段代码 threshold(gray, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

- THRESH_BINARY_INV：表示二值化操作的类型，THRESH_BINARY_INV表示反转二值化，即将大于阈值的像素值设为0，小于等于阈值的像素值设为255。 - THRESH_OTSU：表示使用OTSU算法进行阈值计算。OTSU算法是一种自适应...

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU作用是什么

cv2.THRESH_BINARY 和 cv2.THRESH_OTSU 都是在使用二值化时使用的阈值类型。 cv2.THRESH_BINARY 是一种简单的二值化方法，阈值是一个固定值，大于阈值的像素值设为最大值，小于阈值的像素值设为最小值。 cv2....

ret, binary_image = cv2.threshold(cam_mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

ret, binary_image = cv2.threshold(cam_mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) ret变量通常返回的是阈值处理后的结果，对于cv2.threshold_otsu而言，它可能是一个浮点数，表示找到的最优...

cv::Mat binary; cv::threshold(img, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU);

### cv::threshold(img, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU); 这是一个执行阈值操作的过程，主要涉及到以下几个参数： - **img**：输入图像矩阵，即原始图像。 - **binary**：输出矩阵，...

ret, binary = cv2.threshold(binary, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

其中，binary 是输入的二值图像，255 是设定的阈值上限，0 是设定的阈值下限，cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU 是将阈值处理的模式设置为反二进制阈值加自适应阈值。具体来说，cv2.THRESH_BINARY_INV 将二...
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在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
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