python实现opencv里的cv2.adaptiveThreshold()函数源码

时间: 2023-09-03 16:04:59 浏览: 101
### 回答1: 以下是Python中使用OpenCV库实现cv2.adaptiveThreshold()函数的源代码: ``` import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.png', 0) # 设置阈值和阈值类型 max_value = 255 adaptive_method = cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C threshold_type = cv2.THRESH_BINARY block_size = 11 constant = 2 # 自适应阈值处理 thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, max_value, adaptive_method, threshold_type, block_size, constant) # 显示处理结果 cv2.imshow('Adaptive Threshold', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这段代码中,首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像。接下来,设置了阈值和阈值类型,包括最大值、自适应方法、阈值类型、块大小和常数。最后使用cv2.adaptiveThreshold()函数进行自适应阈值处理,并将处理结果显示出来。 ### 回答2: ```python import numpy as np def adaptiveThreshold(img, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C): """ 实现opencv中的cv2.adaptiveThreshold()函数。 参数: - img: 输入图像 - maxValue: 输出图像中超过阈值的像素值 - adaptiveMethod: 阈值计算的方法,取值为cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C - thresholdType: 阈值类型,取值为cv2.THRESH_BINARY或cv2.THRESH_BINARY_INV - blockSize: 邻域大小(奇数),用于计算阈值 - C: 从均值或加权均值减去的常数 返回值: - 输出图像 """ # 获取图像的高度和宽度 h, w = img.shape # 创建与输入图像相同大小的输出图像 output = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8) # 遍历图像中的每个像素 for i in range(h): for j in range(w): # 获取当前像素的邻域 if i - blockSize // 2 < 0 or j - blockSize // 2 < 0 or i + blockSize // 2 >= h or j + blockSize // 2 >= w: # 邻域超出图像范围的处理方式 output[i, j] = 0 else: # 邻域内像素的平均值或加权平均值 if adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C: threshold = np.mean(img[i-blockSize//2:i+blockSize//2+1, j-blockSize//2:j+blockSize//2+1]) elif adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C: threshold = np.mean(img[i-blockSize//2:i+blockSize//2+1, j-blockSize//2:j+blockSize//2+1]) else: raise ValueError("Invalid adaptive method!") # 二值化像素值 if img[i, j] > threshold - C: output[i, j] = maxValue else: output[i, j] = 0 # 根据阈值类型对输出图像进行相应的处理 if thresholdType == cv2.THRESH_BINARY_INV: output = cv2.bitwise_not(output) return output ``` 这段代码实现了OpenCV库中的`cv2.adaptiveThreshold()`函数。它通过传入的参数来计算图像的自适应阈值,并根据阈值类型对图像进行二值化处理。代码中首先创建一个与输入图像大小相同的输出图像,然后遍历图像中的每个像素。对于每个像素,根据邻域大小计算出邻域内像素的平均值或加权平均值作为阈值,并根据阈值类型进行二值化处理。最后,根据是否选择了`cv2.THRESH_BINARY_INV`阈值类型对输出图像进行相应的处理。最后,返回输出图像。 ### 回答3: 对于给定的图像和自适应阈值方法,cv2.adaptiveThreshold()函数可以根据输入的参数计算并应用自适应阈值,并将结果图像返回。 下面是一个用Python实现的伪代码示例: ``` import cv2 import numpy as np def adaptiveThreshold(image, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C): # 获取图像的尺寸 height, width = image.shape # 初始化输出图像 output = np.zeros((height, width), np.uint8) # 循环遍历图像中的每个像素点 for i in range(height): for j in range(width): # 计算当前像素点的局部区域 top = max(0, i - blockSize // 2) bottom = min(height - 1, i + blockSize // 2) left = max(0, j - blockSize // 2) right = min(width - 1, j + blockSize // 2) neighborhood = image[top:bottom + 1, left:right + 1] # 根据自适应方法计算局部区域的阈值 if adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C: threshold = np.mean(neighborhood) - C elif adaptiveMethod == cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C: threshold = np.mean(neighborhood) - C * np.std(neighborhood) # 根据阈值和阈值类型对当前像素点进行二值化 if image[i, j] > threshold: output[i, j] = maxValue else: output[i, j] = 0 # 返回二值化结果图像 return output ``` 这段代码首先传入图像、最大值、自适应阈值方法、阈值类型、块大小和常数值。 然后,代码创建一个与输入图像大小相同的输出图像,并应用了一个嵌套的循环来遍历图像中的每个像素点。 在每个像素点处,代码计算了该像素点周围局部区域的阈值,该阈值根据选择的自适应方法和常数值计算得到。 最后,根据阈值和阈值类型,代码对当前像素点进行二值化,并将二值化结果保存在输出图像中。 最后,代码返回输出图像作为函数的结果。

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