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

时间: 2024-05-20 19:14:57 浏览: 191
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otsu-master.zip_Background variance_OTSU_Otsu 阈值_前景方差

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, binary_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 保存二值化结果 cv2.imwrite('output.jpg', binary_img) 在这个压缩包的"pic2Value"文件中，应该就是实现了类似的...
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图像处理-基于OpenCV实现的图像分割算法实现之Otsu.zip

ret, threshold = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # 显示原图和分割后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Thresholded Image', threshold) cv2.waitKey(0...

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...

ret, binary_image = cv2.threshold(cam_mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

ret, binary_image = cv2.threshold(cam_mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) ret变量通常返回的是阈值处理后的结果，对于cv2.threshold_otsu而言，它可能是一个浮点数，表示找到的最优...

ret, binary = cv2.threshold(imm, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

这段代码使用OpenCV库中的cv2.threshold函数...第四个参数cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU是指定使用OTSU算法自动选择最佳阈值进行二值化。函数的返回值ret是OTSU算法选择的最佳阈值，binary是输出的二值化图像。

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。...

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_...

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。...

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...

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 pic(imm): ret, binary = cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 二值化 k = np.ones((9, 9), np.uint8)#定义核 binary = cv2.erode(binary, k) return binary请按照这样的格式给出一个膨胀的函数

ret, binary = cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 二值化 k = np.ones((9, 9), np.uint8) # 定义核 binary = cv2.dilate(binary, k) # 膨胀操作 return binary 与上述...

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。

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

ret, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("thresh", thresh) kernel = np.ones((4, 4), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, ...

讲解这段代码：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

10. ret, binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)：使用Otsu阈值法将灰度图像转换为二值图像。该阈值法会自动选择一个合适的阈值，将图像分为黑白两部分，结果存储在binary...

import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('工件图像.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 用高斯滤波去噪gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)# Sobel 算子检测边缘grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)# 取绝对值, 避免负数影响效果grad_x = cv2.convertScaleAbs(grad_x)grad_y = cv2.convertScaleAbs(grad_y)# 计算梯度幅值grad = cv2.addWeighted(grad_x, 0.5, grad_y, 0.5, 0)# 二值化处理ret, binary = cv2.threshold(grad, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 填充孔洞kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (10, 10))binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 打印检测结果if np.count_nonzero(binary) > binary.size * 0.1: print('检测到工件缺陷！')else: print('工件无缺陷。')

cv2是OpenCV（计算机视觉）库的Python接口，可以用它来实现图片和视频的读取、处理和输出。而numpy库则是Python语言中用于科学计算的基础库，主要用来处理与数组有关的任务，例如图像处理中常用的像素点操作等。

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 import os import numpy as np dataset_path = 'Potato_healthy_leaves' # 数据集路径 total_width = 0 total_height = 0 image_count = 0 for image_file in os.listdir(dataset_path): image_path = os.path.join(dataset_path, image_file) image = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行物体检测或图像分割，得到物体边界 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 计算物体的宽度和长度 contours, res = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) max_width = 0 max_height = 0 for contour in contours: x, y, width, height = cv2.boundingRect(contour) if width > max_width: max_width = width if height > max_height: max_height = height # # 显示结果 # cv2.imshow('Segmented Image', thresh) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() print("Max width: ", max_width) print("Max height: ", max_height) # 更新总宽度和总长度 total_width += max_width total_height += max_height image_count += 1 # 计算平均宽度和平均长度 average_width = total_width / image_count average_height = total_height / image_count print("Average width: ", average_width) print("Average height: ", average_height) 如何加入计算物体的面积以及平均面积

要计算物体的面积，可以使用cv2.contourArea()函数来计算轮廓的面积。将以下代码添加到您的循环中： python # 计算物体的面积 area = cv2.contourArea(contour) print("Area: ", area) 要计算平均面积，您...
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ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # Adaptive Gaussian Thresholding thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY...
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