opencv 二值化怎么写

要使用 OpenCV 进行二值化，可以使用 `cv2.threshold()` 方法。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2

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

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们将要读取的图像文件名为 `image.jpg`，并使用 `cv2.imread()` 方法将其读入。然后，我们使用 `cv2.threshold()` 方法进行二值化，将阈值设置为 127，最大值设置为 255。最后，我们使用 `cv2.imshow()` 方法将结果显示出来。

在运行代码后，会弹出一个名为 `Binary Image` 的窗口，显示二值化后的图像。

相关问题

python opencv 二值化

二值化是图像处理中常用的一种方法，其将一幅灰度图像转换为只有两个值的图像，即黑色和白色。在Python中，可以使用OpenCV库实现二值化操作。常见的二值化方法包括全局阈值法、自适应阈值法等。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV库实现全局阈值法二值化：

import cv2

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

# 全局阈值法二值化
ret, binary_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原图和二值化后的图像
cv2.imshow('original image', img)
cv2.imshow('binary image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先通过`cv2.imread()`函数读取一张灰度图像，然后使用`cv2.threshold()`函数进行全局阈值法二值化处理。其中，第一个参数为原图像，第二个参数为阈值，第三个参数为最大像素值（当二值化方法为`cv2.THRESH_BINARY`时，表示白色），第四个参数为二值化方法。最后通过`cv2.imshow()`函数显示原图和二值化后的图像。

opencv二值化代码

当使用OpenCV进行图像处理时，二值化是一种常用的操作，可以将图像转换为只有两个像素值的黑白图像。以下是一个简单的OpenCV二值化代码示例：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式读取图像

# 应用二值化
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像，参数`0`表示以灰度模式读取。然后，使用`cv2.threshold()`函数进行二值化处理。该函数的参数依次为原始图像、阈值、最大像素值和阈值类型。在这个例子中，阈值为127，最大像素值为255，阈值类型为`cv2.THRESH_BINARY`，表示将大于阈值的像素设为最大像素值，小于等于阈值的像素设为0。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示二值化后的图像，并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`等函数来控制窗口的显示和关闭。