解释 ret, binary = cv2.threshold(gray, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) h,w = binary.shape #下半部分消除: ele = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) binary_up = binary[0:h * 2 / 5, 0:w] binary_medium = binary[h * 2 / 5:h * 3 / 5, 0:w] binary_down = binary[h * 3 / 5:, 0:w] eroded_down = cv2.erode(binary_down, ele, iterations=1) binary = np.concatenate((binary_up,binary_medium,eroded_down)) ele_up = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 10)) ele_medium= cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40, 10)) ele_down = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (45, 10)) binary_up = binary[0:h*2/5, 0:w] binary_medium = binary[h*2/5:h*3/5,0:w] binary_down = binary[h*3/5:,0:w] dilation_up = cv2.dilate(binary_up, ele_up, iterations=1) dilation_medium = cv2.dilate(binary_medium, ele_medium, iterations=1) dilation_down = cv2.dilate(binary_down, ele_down, iterations=1) dilation = np.concatenate((dilation_up, dilation_medium,dilation_down), axis = 0) return
时间: 2023-12-06 19:43:46 浏览: 47
这段代码是用来对输入的灰度图像进行二值化和形态学操作的。首先使用cv2.threshold()函数将灰度图像二值化处理,将像素值大于60的设为255,小于等于60的设为0,并且使用cv2.THRESH_BINARY_INV参数表示反转二值化的结果。然后根据图像的高度和宽度将图像分为上、中、下三个部分,并使用cv2.getStructuringElement()函数创建不同大小的结构元素。接着对下半部分进行腐蚀操作,消除可能存在的噪点。最后使用cv2.dilate()函数对上、中、下三个部分分别进行膨胀操作,并将膨胀结果沿垂直方向拼接起来,得到最终的二值化结果。函数的返回值为拼接后的二值化图像。
相关问题
ret, binary = cv2.threshold(binary, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
这段代码使用 OpenCV 库对二值图像进行阈值处理。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 将二进制阈值处理的结果进行反转,cv2.THRESH_OTSU 利用 Otsu 方法自适应地确定阈值大小。最终,函数返回两个值,ret 表示确定的阈值大小,binary 是处理后的二值图像。
ret, binary = cv2.threshold(binary, 255, 0, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)用法
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。