openmv 二值化

二值化是图像处理中常用的方法之一，它的目的是将一幅图像转化为只有两种像素值（一般为黑和白）的图像。在OpenCV中，有几种常见的二值化方法可以使用。

第一种是全局阈值二值化，它通过设定一个固定的阈值来将图像转化为二值图像。这个阈值可以手动指定，也可以自动计算得出。

第二种是自适应阈值二值化，它根据图像的不同区域自动计算各个区域的阈值，并将图像转化为二值图像。自适应阈值二值化常用于图像中存在光照变化或者局部明暗差异较大的情况下。

第三种是Otsu二值化，它通过最大类间方差方法来自动计算一个阈值，将图像转化为二值图像。Otsu二值化常用于图像的前景和背景之间有明显差异的情况下。

以上是OpenCV中常用的几种二值化方法，具体使用哪种方法取决于图像的特点和需求。

相关问题

openmv二值化巡线

在OpenMV中，要进行二值化巡线，可以使用图像直方图均衡化的方法。直方图均衡化是一种将图像中的对比度和亮度标准化的方法。通过调用`image.histeq()`函数来实现直方图均衡化。该函数可以接受参数`adaptive`、`clip_limit`和`mask`来进行自适应处理。如果`adaptive`参数为True，则会使用自适应直方图均衡化方法，这通常比非自适应方法更好，但运行时间较长。`clip_limit`参数用于限制自适应直方图均衡化的对比度，较小的值可以生成受限制对比度的图像。`mask`参数则用作像素级掩码的图像，只有在掩码中设置的像素会被修改。最后，函数会返回一个图像对象，您可以使用点表示法调用其他方法进行进一步处理。请注意，该函数不支持压缩图像和bayer图像。通过使用直方图均衡化函数，您可以实现OpenMV二值化巡线的目标。

openmv二值化函数

OpenMV的二值化函数是`image.binary([threshold])`，用于将图像转换为二值图像。

参数`threshold`是可选的，表示阈值。如果不提供阈值，默认使用自适应阈值算法进行二值化。自适应阈值算法会根据图像的局部区域计算不同的阈值，以适应不同区域的光照变化。

以下是一个使用`image.binary()`函数进行二值化的示例代码：

import sensor
import image

# 初始化相机
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time = 2000)

# 拍摄图像
img = sensor.snapshot()

# 将图像二值化
img.binary()

# 显示二值化后的图像
img.show()

以上代码通过OpenMV相机获取一张图像，然后使用`binary()`函数进行二值化，最后将结果显示出来。