opencv灰度化二值化代码
时间: 2024-04-28 22:18:22 浏览: 15
当使用OpenCV进行图像处理时,可以使用以下代码将图像进行灰度化和二值化处理:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示原始图像、灰度图像和二值化图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,首先使用`cv2.imread()`函数读取图像,然后使用`cv2.cvtColor()`函数将图像转换为灰度图像。接下来,使用`cv2.threshold()`函数对灰度图像进行二值化处理,其中`127`是阈值,`255`是最大值。最后,使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像、灰度图像和二值化图像,并使用`cv2.waitKey(0)`等待按键输入,最后使用`cv2.destroyAllWindows()`关闭所有窗口。
相关问题
opencv灰度图像二值化
引用\[1\]中的代码是使用OpenCV库对灰度图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先将彩色图像转换为灰度图像,然后使用阈值函数将灰度图像转换为二值图像。阈值函数将图像中大于阈值的像素点设为0(白色部分),小于阈值的像素点设为1(黑色部分)。最后,将二值图像保存并显示出来。
引用\[2\]中的代码也是使用OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,使用OTSU算法进行自动阈值化,将灰度图像转换为二值图像。最后,显示二值图像。
引用\[3\]中的代码是使用Python的OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,遍历每个像素点,根据设定的阈值将像素点的灰度值设置为0或255,从而实现图像的二值化。最后,显示二值化后的图像。
综上所述,无论是使用C++还是Python,通过OpenCV库都可以对灰度图像进行二值化处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv图像处理之灰度化和二值化](https://blog.csdn.net/AndroidAlvin/article/details/103307360)[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* [Opencv-图像灰度化、二值化](https://blog.csdn.net/u013828787/article/details/22859043)[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* [OpenCV图像处理----图像的二值化](https://blog.csdn.net/bjsyc123456/article/details/124781982)[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]
[ .reference_list ]
python 用opencv灰度图像反向二值化
以下是使用Python和OpenCV进行灰度图像反向二值化的代码示例:
```python
import cv2
# 读取灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 反向二值化
thresh, img_bin = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', img_bin)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先使用`cv2.imread()`函数读取灰度图像。然后,我们使用`cv2.threshold()`函数将图像反向二值化。该函数的第一个参数是输入图像,第二个参数是阈值,第三个参数是最大值,第四个参数是二值化类型。在这里,我们使用`cv2.THRESH_BINARY_INV`将图像反向二值化。最后,我们使用`cv2.imshow()`函数显示结果。