cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU

cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU是一种二值化阈值处理方法。在这种方法中，首先使用OTSU算法自动确定一个合适的阈值，然后将图像中的像素值与该阈值进行比较。如果像素值大于阈值，则将其设置为0；如果像素值小于等于阈值，则将其设置为255。这样就实现了将图像分为两个部分的效果，其中一个部分的像素值为0，另一个部分的像素值为255。

以下是一个使用cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU进行二值化阈值处理的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 使用OTSU算法确定阈值，并进行二值化处理
_, binary_inv = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow('Binary Inverse', binary_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先使用cv2.imread函数读取一张灰度图像，然后使用cv2.threshold函数将图像进行二值化处理，并将结果保存在binary_inv变量中。最后使用cv2.imshow函数显示二值化后的图像。

相关问题

cv2.thresh_binary+cv2.thresh_otsu

cv2.threshold 函数可以通过设定阈值将一幅图像转换为二值图像。cv2.THRESH_BINARY 和 cv2.THRESH_OTSU 是两个参数，其中 cv2.THRESH_BINARY 表示二值化方式为阈值二值化，而 cv2.THRESH_OTSU 表示二值化方式为自适应阈值二值化。结合使用这两个参数可以实现自适应阈值二值化。

使用方法如下：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)  # 读取灰度图像

# 先进行阈值二值化
ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 再进行自适应阈值二值化
thresh2 = cv2.adaptiveThreshold(thresh1, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

cv2.imshow('thresh2', thresh2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中 cv2.adaptiveThreshold 函数的参数解释如下：

- src：输入图像，必须为灰度图像。
- maxValue：像素值最大值，一般为 255。
- adaptiveMethod：自适应阈值算法，包括 cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 两种。
- thresholdType：阈值类型，包括 cv2.THRESH_BINARY 和 cv2.THRESH_BINARY_INV 两种。
- blockSize：邻域大小，一般为奇数。
- C：阈值修正常数，一般为 2。

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU是一种阈值化方法，常用于图像分割。在这种方法中，使用OTSU算法自动选择最优的阈值来对图像进行二值化处理。

具体而言，cv2.THRESH_BINARY表示使用二进制阈值化方法，即将大于阈值的像素值设为最大值（通常为255），小于等于阈值的像素值设为0。而cv2.THRESH_OTSU表示使用OTSU算法来选择最优的阈值。

使用cv2.threshold函数可以实现这个方法。下面是一个示例代码：

# 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.destroyAllWindows()

在这个示例中，img是输入图像，0表示以灰度模式读取图像。ret是自动选择的最优阈值，binary_img是二值化后的图像。你可以将'image.jpg'替换为你自己的图像路径来尝试这个方法。