“非黑即白” 指的是图像和反二化阈值处理 cv2.THRESH_BINARY_INV 方法。
时间: 2024-06-14 13:05:49 浏览: 9
cv2.THRESH_BINARY_INV是OpenCV中的一种图像二值化方法,它与cv2.THRESH_BINARY相反。cv2.THRESH_BINARY_INV将图像中的像素分为两类:高于阈值的像素被设为一个值(通常是0),而低于阈值的像素被设为另一个值(通常是255)。这种方法可以将图像转换为只有两种可能取值的图像,通常是黑白。
下面是一个使用cv2.THRESH_BINARY_INV方法进行图像二值化的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像的形式读取图像
# 设置阈值
threshold_value = 127
# 使用cv2.THRESH_BINARY_INV方法进行图像二值化
ret, binary_image = cv2.threshold(image, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 显示二值化后的图像
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,首先使用cv2.imread函数读取图像,并将其转换为灰度图像。然后,通过设置阈值threshold_value,使用cv2.THRESH_BINARY_INV方法将图像进行二值化处理。最后,使用cv2.imshow函数显示二值化后的图像。
相关问题
cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU
cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU是一种二值化阈值处理方法。在这种方法中,首先使用OTSU算法自动确定一个合适的阈值,然后将图像中的像素值与该阈值进行比较。如果像素值大于阈值,则将其设置为0;如果像素值小于等于阈值,则将其设置为255。这样就实现了将图像分为两个部分的效果,其中一个部分的像素值为0,另一个部分的像素值为255。
以下是一个使用cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU进行二值化阈值处理的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 使用OTSU算法确定阈值,并进行二值化处理
_, binary_inv = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示结果
cv2.imshow('Binary Inverse', binary_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先使用cv2.imread函数读取一张灰度图像,然后使用cv2.threshold函数将图像进行二值化处理,并将结果保存在binary_inv变量中。最后使用cv2.imshow函数显示二值化后的图像。
cv.THRESH_BINARY、cv.THRESH_BINARY_INV、cv.THRESH_TRUNC、cv.THRESH_TOZERO、cv.THRESH_TOZERO_INV、cv.THRESH_MASK、cv.THRESH_OTSU分别代表什么意思
这些都是OpenCV中的图像二值化方法:
- cv.THRESH_BINARY:将像素值大于阈值的像素设置为最大值,小于等于阈值的像素设置为0。
- cv.THRESH_BINARY_INV:与cv.THRESH_BINARY相反,将像素值小于阈值的像素设置为最大值,大于等于阈值的像素设置为0。
- cv.THRESH_TRUNC:将像素值大于阈值的像素设置为阈值,小于等于阈值的像素保留原值。
- cv.THRESH_TOZERO:将像素值小于阈值的像素设置为0,大于等于阈值的像素保留原值。
- cv.THRESH_TOZERO_INV:与cv.THRESH_TOZERO相反,将像素值大于阈值的像素设置为0,小于等于阈值的像素保留原值。
- cv.THRESH_MASK:掩膜值,用于与像素值相乘,可以用于像素级别的操作。
- cv.THRESH_OTSU:大津法阈值,会自动计算图像阈值,适用于双峰图像。