opencv 图像二值化

OpenCV图像二值化是将一幅灰度图像转化为只有两个像素值（通常是0和255）的图像的过程。其中一个常见的方法是使用阈值来进行分割。阈值可以通过阈值产生算法或者手动指定来确定。阈值产生算法有两种在OpenCV中常用的方法。

第一种方法是使用自定义阈值。在这种方法中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的平均值作为阈值进行分割。具体步骤如下：
1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 计算灰度图像的宽度和高度。
3. 将灰度图像转换为一维数组。
4. 计算一维数组的平均值作为阈值。
5. 使用阈值对灰度图像进行二值化分割。

第二种方法是使用OTSU算法。OTSU算法是一种自适应阈值选择方法，它可以自动寻找最佳的阈值进行分割。具体步骤如下：
1. 将彩色图像转换为灰度图像。
2. 使用OTSU算法寻找最佳的阈值。
3. 使用找到的阈值对灰度图像进行二值化分割。

需要注意的是OTSU算法适用于图像灰度直方图具有双峰的情况，对于非双峰图像可能效果不好。在使用OTSU算法时，阈值设为0（None），并使用cv.THRESH_OTSU参数来指定算法进行阈值选择。同时，还需要指定最大值参数maxval为255，因为灰度图像的最大值为255。

综上所述，OpenCV图像二值化可以使用自定义阈值或OTSU算法来进行分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [9. OpenCV--图像二值化(Binary Image)](https://blog.csdn.net/weixin_48619768/article/details/108068098)[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* [OpenCV之图像二值化](https://blog.csdn.net/zhuyong006/article/details/86575257)[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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