_,segmented_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

时间: 2024-04-18 08:32:01 浏览: 97
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SOM-code.rar_SOM segmentation_brain segmentation_image segment_

您好！根据您提供的代码，您正在使用OpenCV库中的threshold函数来对图像进行二值化处理。这里的cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU是将OTSU阈值方法应用于图像，并将结果转换为二值图像。 这种方法可以自动选择一个合适的阈值，以将图像分为前景和背景。阈值分割是一种广泛使用的图像处理技术，可以用于许多应用领域，如物体检测、轮廓提取等。 如果您有任何进一步的问题，请随时提问！
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hough.rar_Hough 变换_hough 图像分割_hough函数_hough变换_segmented

hough变换分割图像，用到了edge函数和hough函数
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matlab_segmented.txt

利用matlab对三维点云数据进行规则化切割，如：将一片点云数据切割为10行15列，直接用该代码跑完即可，跑完之后，在该matlab的文件夹，会出现10*15个个txt文档。

_,segmented_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)中的_,有什么用

在这种情况下，threshold函数返回两个值：阈值和二值化后的图像。由于您只对二值化后的图像感兴趣，而不需要阈值值本身，所以可以使用下划线 "_" 来忽略它。 这种用法在Python中非常常见，用于表示不需要的变量或值...

import cv2 import os import numpy as np dataset_path = 'Potato_healthy_leaves' # 数据集路径 total_width = 0 total_height = 0 image_count = 0 for image_file in os.listdir(dataset_path): image_path = os.path.join(dataset_path, image_file) image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行物体检测或图像分割，得到物体边界 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 计算物体的宽度和长度 contours, res = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_width = 0 max_height = 0 for contour in contours: x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour) if width > max_width: max_width = width if height > max_height: max_height = height # # 显示结果 # cv2.imshow('Segmented Image', thresh) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() print("Max width: ", max_width) print("Max height: ", max_height) # 更新总宽度和总长度 total_width += max_width total_height += max_height image_count += 1 # 计算平均宽度和平均长度 average_width = total_width / image_count average_height = total_height / image_count print("Average width: ", average_width) print("Average height: ", average_height) 如何加入计算物体的面积以及平均面积

要计算物体的面积，可以使用cv2.contourArea()函数来计算轮廓的面积。将以下代码添加到您的循环中： python # 计算物体的面积 area = cv2.contourArea(contour) print("Area: ", area) 要计算平均面积，您...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread("D:\\qt\\ku\\tu.png") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 对二值化图像进行开操作，去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 确定背景区域 sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3) # 寻找未知区域 dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5) ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0) sure_fg = np.uint8(sure_fg) # 找到不确定区域 unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg) # 标记分水岭区域 markers, num_markers = cv2.connectedComponents(sure_fg) markers += 1 markers[unknown == 255] = 0 # 应用分水岭算法 cv2.watershed(image, markers) image[markers == -1] = [0, 0, 255] # 显示结果 cv2.imshow('Segmented Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

markers[unknown == 255] = 0 这个错误是由于尝试将一个整数对象赋值给一个不可变对象（比如像素值）引起的。在这种情况下，unknown 应该是一个 numpy 数组，但它被错误地定义为一个整数。 为了解决这个...

使用cv2代码，用分水岭分割的方法，对图片blob_original.tif进行处理，并显示出来

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 消除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)...

用python对一个名为“image.tif”的细胞图像通过k-means聚类等算法实现分隔掩膜，将分割掩膜叠加到原始图像上

_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) 4. 对图像进行 k-means 聚类分割： python pixel_values = np.float32(gray.reshape(-1, 1)) kmeans = KMeans(n_...

用MATLAB对图像 fig1.tif和fig2.tif进行最大类间方差阈值，得到最佳阈值和分割结果，要有详细代码

在MATLAB中，你可以使用vision.BlobAnalysis函数结合imbinarize来计算图像的...subplot(2, 2, 4), imshow(binary_img2_optimal), title('Segmented Image 2'); % 提供了更多可视化选项，例如显示每个区域的属性等

1、根据基本全局阈值算法的基本思想，编写函数basic_threshold，并任意读取一幅医学图像测试代码。请对比显示原始图像及分割结果，分割结果的小标题为最后的阈值。

_, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Segmented Image', threshold) # 显示阈值 ...

用合适的阈值处理方法对硬币进行图像分割的python代码

threshold, thresh_img = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 使用全局阈值处理（如果Otsu不合适） # threshold = cv2.threshold(image, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] ...

读取图像rice.jpg基于分水岭算法实现图像分割python代码

_, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # Otsu's thresholding自动确定阈值 # 寻找轮廓，这将作为种子点 contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_...

实现TK界面中选择输入单张图片单个数字和单张图片多个数字进行基于基于连通区域的字符分割方法,实现把原图和字符分割效果显示出来并把实现字符分割后保存下来的界面设计.以完整的Python代码实现上述功能的界面设计

_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) # 形态学操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2....

图像分割算法python

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) sure_bg...

读取图像rice.jpg基于分水岭算法实现图像分割

ret, markers = cv2.connectedComponents(img_blur > cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]) # 4. 使用分水岭变换 markers = cv2.watershed(img, markers) # 5. 将标记...

进行掌纹识别的模型处理时，如何对手掌图像进行高斯模糊，并使用otsu二值化提取手掌图片的掩 模，分割手掌部分与图片背景

_, binary_image = cv2.threshold(blurred_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) _, binary_image表示返回的是两个值，我们只需要二值化后的图像。 3. **掩码提取与分割**: 对于二值...

分水岭分割算法 python

_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 对图像进行形态学操作，以去除噪点 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN...

用Python写一段图像分割的代码

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)# 对分割后的图像进行腐蚀操作 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) erosion = cv2.erode(thresh, kernel, iterations = 1)# ...

Python cv 几个常用信息提取的功能，给出示例代码，除了读取和显示图像，裁剪图像和图像灰度化和边缘检测

thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1] # 计算OTSU阈值并二值化图像 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 查找...

使用opencv应用最佳熵自动阈值法进行图像分割代码

2. cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)：使用cv2.THRESH_OTSU标志进行最佳熵自动阈值法分割图像，并将结果保存在th中。 3. cv2.imshow('Original Image', img)：显示原始...

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