_, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
时间: 2024-05-18 22:13:13 浏览: 16
这段 Python 代码的作用是对名为 `img` 的灰度图像进行二值化处理,并将结果保存在变量 `img` 中。具体解释如下:
- `cv2.threshold()` 是 OpenCV 中的二值化函数,它的参数为:
- `img`:要进行二值化处理的图像,必须是单通道灰度图像。
- `127`:阈值,像素值大于该值的像素将被设为最大值。
- `255`:最大值,被设为最大值的像素的像素值。
- `cv2.THRESH_BINARY`:二值化类型,指定了二值化的方式。`cv2.THRESH_BINARY` 表示将像素值大于阈值的像素设为最大值,将像素值小于等于阈值的像素设为 0。
- `_, img = cv2.threshold(...)`:`cv2.threshold()` 函数返回两个值,第一个是阈值,由于在这里我们不需要用到该值,因此使用下划线 `_` 将其丢弃;第二个是处理后的图像,将其保存在变量 `img` 中。
需要注意的是,在 Python 中没有 `imbinarize()` 函数,因此我们使用了 OpenCV 中的 `cv2.threshold()` 函数来实现二值化。
相关问题
_, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)全黑
如果二值化后的图像全部是黑色,可能是阈值选取不合适造成的。可以尝试修改阈值,使得二值化后的图像符合要求。
另外,如果图像过暗或者过亮,可能也会影响二值化的结果。此时可以尝试对图像进行亮度调整,使得图像的亮度合适。例如,可以使用以下代码将图像亮度增加 50 个单位:
```python
img = np.clip(img + 50, 0, 255).astype(np.uint8)
```
其中,`np.clip()` 函数将图像像素值限制在 0 到 255 之间,`.astype(np.uint8)` 将图像像素值转换为 8 位无符号整数类型。
_, bin_img = cv2.threshold(arr, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)
该行代码使用了 OpenCV 库中的 threshold 函数,将一个灰度图像二值化。具体来说,threshold 函数的第一个参数 arr 是输入图像,第二个参数 thresh 是阈值,第三个参数 255 是最大值,表示当像素值大于阈值时,将其置为最大值 255;第四个参数 cv2.THRESH_BINARY 则表示采用二值化方法,即将大于阈值的像素置为最大值,小于阈值的像素置为 0。函数返回值 bin_img 是二值化后的输出图像。
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