python opencv阈值分割

Python中使用OpenCV进行阈值分割的方法有几种，其中包括全局阈值和自适应阈值。其中，全局阈值是指对整幅图像应用一个固定的阈值进行分割，而自适应阈值是指对图像的不同区域应用不同的阈值进行分割。

在使用全局阈值的方法中，可以使用cv.threshold()函数。该函数的参数包括原始图像、设定的阈值、最大像素值、阈值类型等。示例代码如下所示：

import cv2 as cv

img = cv.imread("21.bmp", 0)
ret, thresh = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)

在上述代码中，img是原始图像，127是设定的阈值，255是最大像素值，cv.THRESH_BINARY是阈值类型。经过处理后，得到的分割结果保存在thresh中。

在自适应阈值的方法中，可以使用cv.adaptiveThreshold()函数。该函数的参数包括原始图像、最大像素值、自适应阈值类型、阈值类型、邻域大小和C值等。示例代码如下所示：

import cv2 as cv

img = cv.imread('21.bmp', 0)
th = cv.adaptiveThreshold(img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 4)

在上述代码中，img是原始图像，255是最大像素值，cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C是自适应阈值类型，cv.THRESH_BINARY是阈值类型，11是邻域大小，4是C值。经过处理后，得到的分割结果保存在th中。

另外，还可以使用matplotlib库来展示阈值分割的结果。示例代码如下：

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv.imread('21.bmp', 0)
ret, thresh = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)

plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(thresh, 'gray')
plt.title('Thresholded Image')
plt.show()

在上述代码中，img是原始图像，thresh是阈值分割后的结果。通过plt.subplot()函数将原始图像和分割结果显示在同一张图中，最后使用plt.show()显示图像。

综上所述，使用Python的OpenCV进行阈值分割可以使用全局阈值和自适应阈值的方法，并且还可以使用matplotlib库来展示分割结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV-Python-(6)-阈值分割](https://blog.csdn.net/qq_40755643/article/details/84066750)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [opencv-python 详解阈值分割](https://blog.csdn.net/RayChiu757374816/article/details/119998873)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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