行程编码 对二值图像编码 opencv

时间: 2023-09-17 07:13:06 浏览: 31
行程编码(Run-length encoding)是一种常见的数据压缩技术,常用于压缩连续的重复数据。对于二值图像编码,行程编码可以将连续的黑色或白色像素序列压缩为一个值和长度的对。 在OpenCV中,可以使用函数cv::imencode()和cv::imdecode()实现对二值图像的行程编码和解码。例如,将二值图像编码为行程编码格式: ``` cv::Mat image = cv::imread("binary_image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE); std::vector<uchar> compressed_data; cv::imencode(".rle", image, compressed_data); ``` 这将把二值图像"binary_image.png"编码为行程编码格式,并将结果存储在压缩数据向量"compressed_data"中。 要解码行程编码数据并还原为二值图像,可以使用以下代码: ``` std::vector<uchar> decompressed_data; cv::Mat decompressed_image; cv::imdecode(compressed_data, cv::IMREAD_GRAYSCALE, &decompressed_image); ``` 这将把压缩数据向量"compressed_data"解码为二值图像,并将结果存储在Mat对象"decompressed_image"中。 需要注意的是,行程编码只适用于连续的重复像素序列,对于随机分布的像素,行程编码并不能有效地压缩数据。因此,在使用行程编码之前,需要先对图像进行二值化处理,以便得到连续的黑白像素序列。

相关推荐

OpenCV图像二值化是将一幅灰度图像转化为只有两个像素值(通常是0和255)的图像的过程。其中一个常见的方法是使用阈值来进行分割。阈值可以通过阈值产生算法或者手动指定来确定。阈值产生算法有两种在OpenCV中常用的方法。 第一种方法是使用自定义阈值。在这种方法中,我们首先将彩色图像转换为灰度图像,然后计算灰度图像的平均值作为阈值进行分割。具体步骤如下: 1. 将彩色图像转换为灰度图像。 2. 计算灰度图像的宽度和高度。 3. 将灰度图像转换为一维数组。 4. 计算一维数组的平均值作为阈值。 5. 使用阈值对灰度图像进行二值化分割。 第二种方法是使用OTSU算法。OTSU算法是一种自适应阈值选择方法,它可以自动寻找最佳的阈值进行分割。具体步骤如下: 1. 将彩色图像转换为灰度图像。 2. 使用OTSU算法寻找最佳的阈值。 3. 使用找到的阈值对灰度图像进行二值化分割。 需要注意的是OTSU算法适用于图像灰度直方图具有双峰的情况,对于非双峰图像可能效果不好。在使用OTSU算法时,阈值设为0(None),并使用cv.THRESH_OTSU参数来指定算法进行阈值选择。同时,还需要指定最大值参数maxval为255,因为灰度图像的最大值为255。 综上所述,OpenCV图像二值化可以使用自定义阈值或OTSU算法来进行分割。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [9. OpenCV--图像二值化(Binary Image)](https://blog.csdn.net/weixin_48619768/article/details/108068098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [OpenCV之图像二值化](https://blog.csdn.net/zhuyong006/article/details/86575257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
在OpenCV中,图像阈值二值化是一种基本的图像处理操作,可以将图像转换为二值图像。OpenCV提供了两种常用的图像阈值二值化方法:全局阈值二值化和自适应阈值二值化。全局阈值二值化是指将整个图像分割为黑白两个部分,而自适应阈值二值化是指根据图像的局部区域来确定阈值,从而得到更精确的二值化结果。 在OpenCV中,全局阈值二值化操作的C API如下: double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type) 其中,src表示输入图像,dst表示输出的二值化图像,thresh表示设定的阈值,maxval表示阈值以上的像素值,type表示二值化的类型。 另外,OpenCV还提供了一些其他的阈值操作方法。自适应阈值二值化是其中之一,其API如下: void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C) 其中,src表示输入图像,dst表示输出的二值化图像,maxValue表示阈值以上的像素值,adaptiveMethod表示自适应阈值的计算方法,thresholdType表示二值化的类型,blockSize表示局部阈值计算的邻域大小,C表示从计算得到的阈值中减去的常数。 总结起来,OpenCV提供了多种图像阈值二值化方法,可以根据具体需求选择合适的方法进行二值化操作。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [二值图像分析:OpenCV中的二值化阈值操作](https://blog.csdn.net/PecoHe/article/details/113876296)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【OpenCv】阈值操作(超详细)](https://blog.csdn.net/qq_49838656/article/details/119516784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
引用\[1\]中的代码是使用OpenCV库对灰度图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先将彩色图像转换为灰度图像,然后使用阈值函数将灰度图像转换为二值图像。阈值函数将图像中大于阈值的像素点设为0(白色部分),小于阈值的像素点设为1(黑色部分)。最后,将二值图像保存并显示出来。 引用\[2\]中的代码也是使用OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,使用OTSU算法进行自动阈值化,将灰度图像转换为二值图像。最后,显示二值图像。 引用\[3\]中的代码是使用Python的OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,遍历每个像素点,根据设定的阈值将像素点的灰度值设置为0或255,从而实现图像的二值化。最后,显示二值化后的图像。 综上所述,无论是使用C++还是Python,通过OpenCV库都可以对灰度图像进行二值化处理。 #### 引用[.reference_title] - *1* [opencv图像处理之灰度化和二值化](https://blog.csdn.net/AndroidAlvin/article/details/103307360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Opencv-图像灰度化、二值化](https://blog.csdn.net/u013828787/article/details/22859043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [OpenCV图像处理----图像的二值化](https://blog.csdn.net/bjsyc123456/article/details/124781982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: OpenCV是一个开源计算机视觉库,它可以在Python中进行图像处理。图像二值化是一种图像处理方法,用于将灰度图像转换为黑白图像。 在OpenCV中,可以使用cv2.threshold()函数进行图像二值化。该函数有三个参数:第一个是输入图像,第二个是阈值,第三个是最大值。当灰度值大于阈值时,将对应像素点赋值为最大值,否则赋值为0。 下面是一个简单的示例代码: python import cv2 # 读入灰度图像 img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 图像二值化 threshold_value = 128 (T, img_threshold) = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 显示结果 cv2.imshow("img_threshold", img_threshold) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中,阈值被设置为128,最大值被设置为255,这意味着所有灰度值大于128的像素点都将被赋值为255,其他像素点都将被赋值为0。 ### 回答2: Python的OpenCV是一个非常流行的计算机视觉库。其中之一的操作就是图像二值化,也被称为阈值化。该操作是将图像中的像素值转换为白色或黑色,从而产生一个仅由两个颜色构成的图像。 在Python中,通过OpenCV实现图像二值化可以使用cv2.threshold()函数。该函数需要两个参数:输入图像和阈值。函数将输入图像中每个像素的值与阈值进行比较。如果像素值超过阈值,该像素将被设置为白色,否则该像素将被设置为黑色。以下是将一个灰度图像阈值化的示例代码: python import cv2 # 读取灰度图像 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 将像素值大于127的像素设置为白色(255),小于等于127的像素设置为黑色(0) ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 显示原始图像和阈值化后的图像 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Thresholded', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() cv2.threshold()函数的第一个返回值是阈值本身,第二个返回值是阈值化后的图像。在上述示例中,阈值被设置为127,即像素值超过127的像素将被设置为白色,小于等于127的像素将被设置为黑色。 除了cv2.THRESH_BINARY外,还可以使用其他不同的阈值化技术,例如cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO等。每种技术的作用略有不同,具体使用可参考OpenCV文档。 总之,通过OpenCV的cv2.threshold()函数可以很方便地实现图像二值化。这个操作对于某些计算机视觉应用程序来说是必不可少的。 ### 回答3: Python OpenCV是一种开源的计算机视觉和图像处理库,提供了许多图像处理函数。其中,图像二值化是一个非常基础而重要的图像处理技术。 图像二值化就是将一张灰度图像变成只有黑色和白色的二值图像。这种处理方式可以将图像的复杂度降低,加快后续处理的速度,使得图像中的重要信息更加明显。 在Python OpenCV中,实现图像二值化可以使用cv2.threshold()函数。该函数可以对输入图像进行二值化处理。其基本语法如下: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) 其中,src表示输入图像,thresh表示设定的阈值,maxval表示当像素值超过阈值时,像素所赋的值,type表示阈值类型,其包括: - cv2.THRESH_BINARY:超过阈值部分像素值设为maxval,不足部分设为0 - cv2.THRESH_BINARY_INV:超过阈值部分像素值设为0,不足部分设为maxval - cv2.THRESH_TRUNC:超过阈值部分像素值设为阈值,不足部分不变 - cv2.THRESH_TOZERO:超过阈值部分像素值不变,不足部分设为0 - cv2.THRESH_TOZERO_INV:超过阈值部分像素值设为0,不足部分不变 dst表示输出图像,可选参数。 例如,下面是一段对图片进行二值化处理的代码示例: python import cv2 img = cv2.imread('test.jpg', 0) # img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转成灰度图像 ret, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) ret, thresh4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) ret, thresh5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) cv2.imshow('Binary Threshold', thresh1) cv2.imshow('Binary Threshold Inverted', thresh2) cv2.imshow('Truncated Threshold', thresh3) cv2.imshow('Set to 0', thresh4) cv2.imshow('Set to 0 Inverted', thresh5) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 需要注意的是,该函数只能处理灰度图像。如果需要对彩色图像进行二值化处理,需要先将图像转化为灰度图像。可以使用cv2.cvtColor()函数进行转换。 总之,Python OpenCV中的图像二值化处理可以很好地将图像复杂度降低,加快后续处理速度,同时突出图像中的重要信息。在实际应用中,可以根据需求采用不同的二值化方式,以获得最佳效果。

最新推荐

OpenCV识别图像上的线条轨迹

主要为大家详细介绍了OpenCV识别图像上的线条轨迹,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

opencv python如何实现图像二值化

主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码

今天小编就为大家分享一篇python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标的代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

OpenCV图像二值化实例.

先前进行图像二值化处理时都是通过windows.h 中api进行编程,现在用Opencv二值化图像更简单

python opencv 实现对图像边缘扩充

今天小编就为大家分享一篇python opencv 实现对图像边缘扩充,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

数据仓库数据挖掘综述.ppt

数据仓库数据挖掘综述.ppt

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

springboot新闻信息管理系统开发技术文档更新

# 1. 系统概述 ## 1.1 项目背景 在当今信息爆炸的时代,新闻信息是人们获取信息的重要渠道之一。为了满足用户对新闻阅读的需求,我们决定开发一个新闻信息管理系统,该系统旨在提供便捷的新闻发布、浏览与管理功能,同时也要保证系统的性能和安全防护。 ## 1.2 系统目标与功能需求 系统的目标是构建一个高效、稳定、安全的新闻信息管理平台,主要包括但不限于以下功能需求: - 新闻信息的增加、修改、删除、查询 - 用户的注册、登录与权限控制 - 数据库性能优化与缓存机制实现 - 安全防护措施的设计与漏洞修复 ## 1.3 技术选型与架构设计 在系统设计中,我们选择采用Java

hive 分区字段获取10天账期数据

假设你的 Hive 表名为 `my_table`,分区字段为 `account_date`,需要获取最近 10 天的数据,可以按照以下步骤操作: 1. 首先,获取当前日期并减去 10 天,得到起始日期,比如: ``` start_date=$(date -d "10 days ago" +"%Y-%m-%d") ``` 2. 接下来,使用 Hive 查询语句从分区中筛选出符合条件的数据。查询语句如下: ``` SELECT * FROM my_table WHERE account_date >= '${start_date}' ```

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf