ret, binary = cv2.threshold(binary, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)用法

时间: 2024-05-20 10:14:57 浏览: 193
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PLC_DVP-ES2 编程手

这行代码是使用OpenCV库对二值化图像进行反转和自适应阈值处理的操作。具体来说，cv2.threshold()函数将所有值大于255的像素设置为0，所有值小于等于255的像素设置为1，这就实现了二值化。同时，该函数使用Otsu算法自适应选择二值化的阈值，以提高图像的质量。在这个过程中，我们使用cv2.THRESH_BINARY_INV选项来反转二值化图像，将白色像素变为黑色，黑色像素变为白色。最终的结果是一个反转的二进制图像，其中黑色像素表示文本区域，白色像素表示背景。
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ret, dst = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("dst", dst) cv2.waitKey(0) 接下来是cv2.findContours()函数，它是寻找图像中物体轮廓的关键。此函数根据mode参数确定轮廓检索模式...
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otsu-master.zip_Background variance_OTSU_Otsu 阈值_前景方差

ret, threshold = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 应用阈值 result = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 显示原图和结果图 cv2.imshow('Original ...

ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\thresh.cpp:1555: error: (-2:Unspecified error) in function 'double __cdecl cv::threshold(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,double,double,int)' > THRESH_OTSU mode: > 'src_type == CV_8UC1 || src_type == CV_16UC1' > where > 'src_type' is 6 (CV_64FC1)

这个错误是因为用于二值化的图像是双精度...ret, binary = cv2.threshold(gray8, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) 这里使用了cv2.convertScaleAbs函数将图像从双精度浮点型转换为8位灰度图像。

def pic(imm): ret, binary = cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 二值化 k = np.ones((7, 7), np.uint8)#定义核 binary = cv2.erode(binary, k)# 腐蚀 return binary具体是怎么处理的详细说明

1. cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)：这行代码使用了 OpenCV 库中的 threshold 函数，将输入的图像 imm 进行二值化处理。这里的参数 200 表示阈值，也就是将灰度值大于...

ret, binary = cv2.threshold(binary, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

其中，binary 是输入的二值图像，255 是设定的阈值上限，0 是设定的阈值下限，cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU 是将阈值处理的模式设置为反二进制阈值加自适应阈值。具体来说，cv2.THRESH_BINARY_INV 将二...

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

利用cv2.threshold函数实现简单二值化，OpenCV 提供了多种不同的阈值方法，是由第四个参数来决定的，请调整第四个参数并比较

ret2, th5 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # 绘制结果 titles = ['Original Image', 'Binary', 'Trunc', 'Tozero', 'Tozero_inv', 'Otsu'] images = [img, th1, th2, th3, th4, ...

cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)返回 的参数

cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)返回的参数包括： - ret：阈值 - thresh：二值化后的图像 其中cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_OTSU是二值化时使用的两种方法，cv2.THRESH_...

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU

# 使用OTSU算法选择最优阈值，并进行二值化处理ret, binary_img = cv2.threshold(img,0,255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # 显示二值化结果cv2.imshow('Binary Image', binary_img) cv2.waitKey(0) cv2....

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

4. 对灰度图像进行二值化处理，使用 cv2.threshold() 函数实现。 5. 对二值化图像进行形态学开运算操作，使用 cv2.morphologyEx() 函数实现。 6. 使用 Scikit-image 中的 ndi.distance_transform_edt() 函数...

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x 转Eigen

cv::threshold(img_blur, th2, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU); cv::Mat g2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); cv::Mat open_img; cv::morphologyEx(th2, open_img,...

def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

8. 使用Otsu阈值法（cv2.THRESH_OTSU）将模糊处理后的图像转换为二值图像。这里使用cv2.threshold函数，并将结果保存在binary_img变量中。 9. 返回原始图像original_img和二值图像binary_img。 这段代码的主要目的...

cv2.thresh_binary+cv2.thresh_otsu

ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 上述代码中，首先读入一张...

ret,thresh = cv2.threshold(img_mask[:,:,0],0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

其中img_mask是输入的图像，[:,:,0]表示只取图像的第0个通道（如果是彩色图像则有三个通道），0表示设定的阈值，255表示二值化后的最大值，cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU表示采用OTSU算法自动确定二值化阈值。...

def rev_cam(self,frame):#摄像头倒转 (h, w)=frame.shape[:2] center=(w / 2, h / 2) M=cv.getRotationMatrix2D(center, 180, 1) # 旋转缩放矩阵：(旋转中心，旋转角度，缩放因子) rotated=cv.warpAffine(frame, M, (w, h)) return rotated def to_gray(self,img): high,weight=img.shape[:2] high,weight=int(high/5),int(weight/5) img=cv.resize(img,(weight,high)) gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像，要先进行灰度化处理 ret, binary = cv.threshold(gray,75,255,cv.THRESH_BINARY)# | cv.THRESH_OTSU) return binary 解释一下这个代码

最后，使用cv.threshold函数将灰度图像进行二值化处理，将灰度值大于75的像素设置为255，小于等于75的像素设置为0。 这些函数主要是对图像进行处理，具体应用场景和使用方式需要根据实际情况来确定。

ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) 。 能详细解释这段代码吗

代码中的 cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) 使用OTSU算法对经过开运算处理的图像进行二值化处理，将背景变成黑色，前景变成白色，并将结果保存在 img_thresh 变量中。...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread("D:\\qt\\ku\\tu.png") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 对二值化图像进行开操作，去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(threshold, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 确定背景区域 sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3) # 寻找未知区域 dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5) ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0) sure_fg = np.uint8(sure_fg) # 找到不确定区域 unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg) # 标记分水岭区域 markers, num_markers = cv2.connectedComponents(sure_fg) markers += 1 markers[unknown == 255] = 0 # 应用分水岭算法 cv2.watershed(image, markers) image[markers == -1] = [0, 0, 255] # 显示结果 cv2.imshow('Segmented Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

markers[unknown == 255] = 0 这个错误是由于尝试将一个整数对象赋值给一个不可变对象（比如像素值）引起的。在这种情况下，unknown 应该是一个 numpy 数组，但它被错误地定义为一个整数。 为了解决这个...

import cv2 # 摄像头捕获 cap = cv2.VideoCapture(0,cv2.CAP_DSHOW) # 设置摄像头分辨率 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() # 显示摄像头画面 cv2.imshow('frame', frame) # 等待用户按下空格键 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(' '): # 保存当前画面到文件 cv2.imwrite('height.jpg', frame) # 对图像进行处理，提取人的轮廓 img = cv2.imread('height.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 计算人的身高 pixel_height = cv2.arcLength(contours[0], True) height = pixel_height / 100 # 显示身高 print('Height:', height, 'm') # 退出程序 break # 释放摄像头资源 cap.release() # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() cv2.waitKey(0)

这段代码是一个使用OpenCV库进行摄像头捕获和身高测量的程序。程序打开摄像头并设置分辨率，然后循环读取摄像头画面并显示出来。当用户按下空格键时，程序将当前画面保存到文件，并对图像进行处理，提取人的轮廓。...

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