cb2.threshold函数的用法
时间: 2023-09-05 20:15:17 浏览: 32
`cv2.threshold()` 函数是 OpenCV 中用于对图像进行阈值化处理的函数。该函数有以下语法:
```python
retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
```
其中,各参数的含义如下:
- `src`:要进行处理的原始图像,必须是灰度图像。
- `thresh`:阈值,用于将像素分成两个类别,具体取值根据不同的阈值类型而定。
- `maxval`:当像素值超过阈值时,所赋予的新值,一般为一个白色像素值。
- `type`:阈值类型,用于指定不同的阈值处理方式。
`cv2.threshold()` 函数的返回值为一个元组,其中包含两个参数:
- `retval`:表示阈值,即在阈值处理过程中使用的实际阈值。
- `dst`:处理后的图像,与 `src` 大小相同,像素值为阈值处理后的结果。
下面是一个简单的示例,演示如何使用 `cv2.threshold()` 函数将一张灰度图像进行阈值化处理:
```python
import cv2
# 读取并显示原始图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
cv2.imshow('Original Image', img)
# 对图像进行阈值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
# 等待按下任意按键后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的示例中,我们首先读取了一张灰度图像,并用 `cv2.imshow()` 函数显示了原始图像。接着,我们使用 `cv2.threshold()` 函数对图像进行阈值化处理,将像素值大于 127 的像素设为 255(即白色),其余像素设为 0(即黑色)。最后,我们又用 `cv2.imshow()` 函数显示了处理后的图像。最后,等待用户按下任意按键后,使用 `cv2.destroyAllWindows()` 函数关闭所有窗口。