反二值化阈值处理是什么
时间: 2023-09-15 15:21:43 浏览: 35
反二值化阈值处理(inverse binary thresholding)是一种图像处理方法,常用于将图像转换为黑白二值图像。在这种处理中,图像的每个像素都会被与一个阈值进行比较,如果像素值大于阈值,则该像素被设置为白色,否则被设置为黑色。而反二值化阈值处理则是将黑白二值图像中的白色像素变成黑色,黑色像素变成白色,从而得到一种与原图像差异较大的图像。这种处理常用于图像增强、特征提取等应用中。
相关问题
OPENCV 阈值处理处理地面反光
如果你想在 OpenCV 中处理地面反光问题,可以考虑使用阈值处理来降低反光的影响。具体地,你可以使用自适应阈值方法或者基于 Otsu 算法的全局阈值方法。
自适应阈值方法可以根据图像局部区域的灰度值范围来确定阈值,因此能够应对反光等局部影响。而基于 Otsu 算法的全局阈值方法则可以自动确定最佳的阈值,适用于整个图像的灰度值分布比较均匀的情况。
下面是使用自适应阈值方法处理地面反光的示例代码:
```
import cv2
# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 自适应阈值处理
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.adaptiveThreshold()` 函数的参数解释如下:
- `gray`:灰度图像
- `255`:最大像素值
- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`:自适应阈值方法,使用局部均值作为阈值
- `cv2.THRESH_BINARY`:二值化方法,将像素值大于阈值的设为最大值,其余设为 0
- `11`:局部区域大小,即每个像素周围的区域大小
- `2`:阈值微调参数,使得阈值能够更好地适应局部灰度值范围的变化。
“非黑即白” 指的是图像和反二化阈值处理 cv2.THRESH_BINARY_INV 方法。
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。
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