> thresh_otsu mode: > 'src_type == cv_8uc1 || src_type == cv_16uc1' > where > 'src_type' is 16 (cv_8uc3)
时间: 2023-05-31 07:18:14 浏览: 324
### 回答1:
thresh_otsu模式要求输入图像必须是8位或16位的单通道图像,而当前输入图像的类型是16(cv_8uc3),即8位三通道图像,因此无法使用thresh_otsu模式。需要将输入图像转换为单通道图像后再使用该模式。
### 回答2:
thresh_otsu是OpenCV中的一个函数,用于将一幅图像二值化(将其转换为只包含黑色和白色像素的图像)。但是,当函数被调用时,会出现“src_type == cv_8uc1 || src_type == cv_16uc1”这样的错误,因为src_type的类型是16(cv_8uc3)。
src_type是用于指定输入图像的数据类型的变量,其中cv_8uc1和cv_16uc1分别表示8位无符号整数和16位无符号整数,且只有一个通道。而cv_8uc3表示8位无符号整数,其中有三个通道(即RGB颜色模式)。在此函数中,当输入图像由三个通道组成时,将出现错误。
解决此问题的方法是将图像转换为单通道灰度图像。可以使用OpenCV中的cv::cvtColor函数将图像从彩色(多通道)转换为灰度图像。代码示例如下:
```python
import cv2
# 读取彩色图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为单通道灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用otsu算法进行阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示二值化结果
cv2.imshow('Binary Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码首先读取一张彩色图像,然后使用cv::cvtColor函数将其转换为灰度图像。随后,使用cv::threshold函数将灰度图像二值化,并使用OTSU算法自动确定阈值。
最后,使用cv::imshow函数显示二值化结果。如果要保存输出结果,可以使用cv::imwrite函数。
### 回答3:
thresh_otsu mode是OpenCV库中一个二值化操作的模式,其作用是将一张图像转化为只有黑白两种颜色的图片,其中图像中的亮度值高于一定阈值的像素点被转化为白色,而亮度值低于该阈值的像素点被转化为黑色。Otsu方法是一种常用的阈值分割算法,它可以自动选择最佳的阈值来进行二值化。该模式的前提条件是源图像的像素类型必须是cv_8uc1或cv_16uc1,分别代表8位的无符号单通道灰度图像和16位的无符号单通道灰度图像,即必须是单通道的灰度图像。
在本题中,我们已知src_type的值为16,即代表的是一个8位的三通道(BGR)彩色图片,不符合thresh_otsu mode的前提条件。因此,在对该图像进行二值化操作前,需要先将其转换为单通道的灰度图像,可以使用OpenCV中的cvtColor()函数将其转换为灰度图像,如下所示:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg') # 读取图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图片转换为灰度图像
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) # 使用OTSU方法进行二值化操作
```
其中,cv2.COLOR_BGR2GRAY是将BGR彩色图像转换为灰度图像的代码,ret代表OTSU方法计算出的最佳阈值,binary是通过该阈值将灰度图像进行二值化操作得到的黑白图像。
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