opencv-python区间二值化

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.threshold` 函数进行区间二值化。这个函数能够将灰度图像转换为二值图像，其中将图像中的像素值分为两个阈值之间的两个区间。

下面是一个示例代码，演示了如何使用区间二值化将灰度图像转换为二值图像：

import cv2

# 读取灰度图像
image = cv2.imread('image.png', 0)

# 设置阈值
lower = 100
upper = 200

# 进行区间二值化
ret, binary_image = cv2.threshold(image, lower, upper, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，使用 `cv2.imread` 函数读取了名为 `image.png` 的灰度图像。然后，通过设置 `lower` 和 `upper` 两个阈值，将图像进行二值化。最后，使用 `cv2.imshow` 显示二值图像。

你可以根据自己的需求调整阈值的取值，以获得最佳的二值化效果。

相关问题

opencv-python图像二值化

以下是使用OpenCV进行图像二值化的方法：
1. 全局阈值二值化

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像
ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 全局阈值二值化
cv2.imshow('image', thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 自适应阈值二值化

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像
thresh2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) # 自适应阈值二值化
cv2.imshow('image', thresh2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. TRIANGLE法自适应阈值二值化

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 读取灰度图像
ret, thresh3 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_TRIANGLE) # TRIANGLE法自适应阈值二值化
cv2.imshow('image', thresh3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

opencv-python灰度图像二值化

在使用OpenCV进行灰度图像二值化时，可以使用以下函数进行操作：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图像

# 应用全局阈值二值化
_, img_bin = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值化后的图像
cv2.imshow('Binary Image', img_bin)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`cv2.threshold()`函数用于将灰度图像进行二值化处理。其中，`img`是输入的灰度图像，`127`是设定的阈值，`255`是二值化后的最大值，`cv2.THRESH_BINARY`表示使用二进制阈值化方法。函数返回两个值，第一个值是阈值，第二个值是二值化后的图像。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示二值化后的图像。

请注意，上述代码中的`image.jpg`是示例图像的文件名，你需要根据实际情况修改为你要处理的图像文件名。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [OpenCV python（四）图像预处理：二值化 && 滤波操作](https://blog.csdn.net/xztli/article/details/126175975)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python - OpenCV 图像二值化处理](https://blog.csdn.net/bugang4663/article/details/109589177)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python-opencv 灰度直方图+图像二值化](https://blog.csdn.net/weixin_43909400/article/details/123378690)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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