opencv如何自动求解全局阈值

OpenCV提供了很多自动求解全局阈值的方法，其中最常用的是Otsu算法。OpenCV中可以使用cv2.threshold()函数实现自动求解全局阈值，参数中的flag设置为cv2.THRESH_OTSU即可。使用方法如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

其中，img是输入的灰度图像，thresh是输出的二值图像。求解出来的全局阈值会自动应用到cv2.threshold()函数中。

需要注意的是，自动求解全局阈值的方法并不适用于所有图像，有些图像可能需要手动调整阈值才能得到较好的结果。

相关问题

opencv自动选择阈值分割

OpenCV提供了许多自动选择阈值分割的方法，以下是其中一些常用的方法：

1. OTSU二值化：使用cv2.threshold()函数，将自动选择最佳阈值，并将图像转换为二进制。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

2. 自适应阈值分割：使用cv2.adaptiveThreshold()函数，根据图像局部区域内的像素值计算阈值。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

3. TRIANGLE阈值分割：使用cv2.threshold()函数，将自动选择最佳阈值，并将图像转换为二进制。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE)

以上是几种常用的自动选择阈值分割的方法，可以根据实际情况选择使用。

opencv全自动阈值

OpenCV中的全自动阈值是指使用固定的阈值对图像进行二值化处理。而自适应阈值则是根据图像不同区域的灰度值分布自动确定阈值，从而得到更好的二值化效果。下面是使用OpenCV实现自适应阈值分割的代码：

import cv2 as cv

# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg', 0)

# 自适应阈值分割
dst = cv.adaptiveThreshold(img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv.imshow('result', dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`cv.adaptiveThreshold()`函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像的最大值，第三个参数是阈值类型，第四个参数是二值化类型，第五个参数是块大小，第六个参数是常数C。其中，阈值类型有两种：`cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`和`cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`，分别表示使用局部均值和局部高斯加权平均值计算阈值。二值化类型有两种：`cv.THRESH_BINARY`和`cv.THRESH_BINARY_INV`，分别表示二值化和反二值化。