adaptiveThreshold()函数解析
时间: 2024-01-05 16:05:02 浏览: 26
`adaptiveThreshold()` 是 OpenCV 中的一个图像处理函数,用于自适应阈值分割。该函数可以根据图像局部区域的像素值确定阈值,从而实现更好的图像分割效果。
函数原型如下:
```python
cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst])
```
参数解析:
- `src`:输入图像,单通道灰度图像。
- `maxValue`:当像素值大于阈值时,像素点所设置的值。
- `adaptiveMethod`:自适应阈值算法,可选值包括 `cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C` 和 `cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`。
- `thresholdType`:二值化操作的类型,可选值包括 `cv2.THRESH_BINARY` 和 `cv2.THRESH_BINARY_INV`。
- `blockSize`:局部区域的大小,用于计算局部均值或高斯加权平均值。
- `C`:从计算得到的局部均值或高斯加权平均值中减去的常量值。
- `dst`:输出图像,与输入图像大小、深度、通道数均相同。
`adaptiveThreshold()` 函数的实现原理是,对于输入图像中的每一个像素点,计算其周围一个局部区域的均值或高斯加权平均值,并将该值作为阈值进行二值化操作,从而得到输出图像。该函数可以有效地减少图像中的噪声影响,并且适用于光照变化较大的图像分割任务。
相关问题
adaptivethreshold函数详解
adaptivethreshold函数是OpenCV中的一个图像处理函数,用于对图像进行自适应阈值处理。该函数可以根据图像的局部特征,自动调整阈值,从而实现更加精确的二值化处理。
该函数的参数包括输入图像、输出图像、自适应阈值算法、阈值类型、块大小、常数等。其中,自适应阈值算法可以选择基于均值或高斯分布的算法,阈值类型可以选择二值化或反二值化,块大小和常数则决定了自适应阈值的计算方式。
使用adaptivethreshold函数可以有效地处理图像中的噪声和光照变化等问题,提高图像处理的准确性和稳定性。
opencv adaptiveThreshold函数
adaptiveThreshold函数是OpenCV中用于自适应阈值化的函数。它根据图像的局部区域来确定阈值,因此可以针对不同区域进行不同的二值化处理。
函数原型为:
```C++
void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C);
```
参数说明:
- src:输入图像,必须为单通道灰度图像。
- dst:输出图像,二值化后的结果。
- maxValue:最大值,当adaptiveMethod为THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV时有效。
- adaptiveMethod:自适应阈值化方法,有两种可选:
- ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:使用相邻区域的平均值作为阈值。
- ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:使用相邻区域的加权平均值作为阈值,权值为高斯窗口的权值。
- thresholdType:阈值类型,有两种可选:
- THRESH_BINARY:将大于阈值的像素设为最大值,小于等于阈值的像素设为0。
- THRESH_BINARY_INV:将小于阈值的像素设为最大值,大于等于阈值的像素设为0。
- blockSize:邻域大小,必须是奇数。
- C:从平均值或加权平均值中减去的常数,通常为正数。
示例代码:
```C++
Mat src = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat dst;
adaptiveThreshold(src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 4);
imshow("src", src);
imshow("dst", dst);
waitKey();
```
其中,使用LENA图像进行二值化处理。adaptiveMethod为ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,thresholdType为THRESH_BINARY,blockSize为11,C为4。运行结果如下图所示:
![adaptiveThreshold](https://img-blog.csdnimg.cn/20210708094719687.png)