cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE
时间: 2023-10-23 15:40:40 浏览: 43
这是两个 OpenCV 库中的图像二值化方法。其中 cv2.THRESH_BINARY 方法将像素值大于阈值的像素设置为最大值(通常为255),将像素值小于阈值的像素设置为最小值(通常为0);而 cv2.THRESH_TRIANGLE 方法则使用 Triangle 算法计算图像直方图的阈值。通过这两个方法,可以快速将原始图像二值化,便于后续图像处理分析。
相关问题
cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE)
您好!对于您提出的问题,我理解您想要使用OpenCV中的threshold函数对灰度图像进行二值化处理。在这里,您使用了cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_TRIANGLE两个阈值类型。
cv2.threshold函数的基本语法如下:
```python
retval, threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
```
- src:需要进行阈值处理的源图像,应为灰度图像。
- thresh:阈值,用于分类像素值。
- maxval:当像素值超过或等于阈值时,所赋予的新像素值。
- type:阈值类型,控制如何对像素进行分类。
在您的代码中,您使用了cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE作为阈值类型。这意味着您将同时使用二进制阈值和三角形阈值。二进制阈值将根据阈值将像素分类为黑色或白色,而三角形阈值将根据图像的直方图形状自动选择最佳阈值。
请注意,函数的返回值retval是选择的阈值,而threshold是应用阈值后的输出图像。
我希望这能回答您的问题!如果您有任何其他问题,请随时提问。
THRESH_BINARY
THRESH_BINARY是OpenCV中的一个阈值化函数。它是与THRESH_OTSU和THRESH_TRIANGLE等优化算法配合使用的。这个函数将输入图像进行二值化处理,将小于等于阈值的像素值设为0,大于阈值的像素值设为指定的最大值。
需要注意的是,使用THRESH_BINARY时,输入图像必须是灰度图像。同时,当同时使用了THRESH_OTSU和THRESH_TRIANGLE两个标志时,输入图像必须是单通道的。
例如,在OpenCV中,可以使用以下代码对一个图像进行二值化处理:
cv2.threshold(img, thresh, maxval, cv2.THRESH_BINARY)
其中,img是输入的图像,thresh是阈值,maxval是最大值。这个函数将会返回一个二值化的图像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>