cv2.threshold(data, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

时间: 2023-06-11 20:09:31 浏览: 168
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OpenCV中Threshold二值化的参数.docx

这是使用OpenCV库中的threshold函数进行图像二值化的代码。其中，data是输入的图像数据，0和255分别代表二值化后的像素值为0和255，cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU是指使用OTSU算法自动计算阈值进行二值化。具体来说，OTSU算法是一种基于直方图分析的图像二值化算法，它可以自动计算出最佳的阈值，从而达到最佳的二值化效果。
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利用OpenCV的threshold函数实现双阈值法二值化操作的源码!-附件资源

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OpenCV中Threshold二值化的参数.pdf

。

报错如何解决，Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86135\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\tkinter\__init__.py", line 1892, in __call__ return self.func(*args) File "F:\pycharm\实验5\Demo5_2.py", line 38, in count_cells _, contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

_, self.thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) contours, _ = cv2.findContours(self.thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) self.count = len(contours...

cv2.threshold使用方法全部

ret, thresh2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) # Otsu二值化操作 cv2.imshow('Threshold', thresh1) cv2.imshow('Otsu Threshold', thresh2) cv2.waitKey(0) cv2....

def find_center(img): h, w = img.shape roi_h = int(h * 2 / 3) roi_img = img[roi_h:, :] img_blur = cv2.GaussianBlur(roi_img, (15, 15), 0) # 高斯模糊 ret, th2 = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) open_img = cv2.morphologyEx(th2, cv2.MORPH_OPEN, g2, iterations=3) x_sum = np.sum(open_img, axis=0) x_point = np.where(x_sum > 0) point_x = int((x_point[0][0] + x_point[0][-1]) / 2) # print(roi_h, w) # np.savetxt('reshape_data.txt', x_point, delimiter=' ', fmt='%i') return point_x c++ Eigen opencv

cv::threshold(img_blur, th2, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU); cv::Mat g2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); cv::Mat open_img; cv::morphologyEx(th2, open_img,...

cv.threshold函数怎么使用

- type：阈值处理的类型，包括：cv.THRESH_BINARY、cv.THRESH_BINARY_INV、cv.THRESH_TRUNC、cv.THRESH_TOZERO、cv.THRESH_TOZERO_INV、cv.THRESH_MASK、cv.THRESH_OTSU等。 其中，返回值ret为计算得到的阈值，...

优化这段代码，使其可以运行并指出导入图片路径的代码段并且有个例子 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;int main（int argc， char** argv） { // 读取车牌图像 Mat image = imread（“car_plate.jpg”， IMREAD_GRAYSCALE）; // 图像预处理 resize（image， image， Size（400， 300））; // 调整图像大小 GaussianBlur（image， image， Size（5， 5）， 0， 0）; // 高斯模糊去噪 threshold（image， image， 0， 255， THRESH_BINARY |THRESH_OTSU）;二值化处理 // 特征提取 // TODO： 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO： 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别 // TODO： 在这里添加车牌识别代码 return 0;}

threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 特征提取 // TODO: add feature extraction code here // 机器学习模型训练 // TODO: add machine learning model training code here ...

cv2.thresh_binary+cv2.thresh_otsu

_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow('image', img) cv2.imshow('thresh', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在这个例子中，首先使用 cv2....

cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU

_, binary_inv = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 显示结果 cv2.imshow('Binary Inverse', binary_inv) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 这段代码首先使用cv2...

请编写完整的函数 public Point2d refineSubPixel(Mat image, Point2d lower, Point2d upper) { // 提取感兴趣区域 Mat roi = new Mat(image, new Rect((int)lower.X, (int)lower.Y, (int)(upper.X - lower.X), (int)(upper.Y - lower.Y))); // 初始化初始点 Point2d refinedPoint = new Point2d(roi.cols() / 2.0, roi.rows() / 2.0); // 定义优化终止标准 TermCriteria termCriteria = new TermCriteria(CriteriaType.Iteration | CriteriaType.Epsilon, 20, 0.03); // 执行优化迭代 if ((roi.width() > 1) && (roi.height() > 1)) { Imgproc.pyrMeanShiftFiltering(roi, roi, 2, 2); Imgproc.cvtColor(roi, roi, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Imgproc.threshold(roi, roi, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY | Imgproc.THRESH_OTSU); double[] derivX = new double[1]; double[] derivY = new double[1]; double[] hessian = new double[3]; for (int i = 0; i < termCriteria.maxCount; i++) { // 计算当前点周围的梯度信息 int x = (int)Math.round(refinedPoint.x); int y = (int)Math.round(refinedPoint.y); if (x <= 0 || y <= 0 || x >= roi.cols() - 1 || y >= roi.rows() - 1) break; derivX[0] = (roi.get(y, x + 1)[0] - roi.get(y, x - 1)[0]) / 2.0; derivY[0] = (roi.get(y + 1, x)[0] - roi.get(y - 1, x)[0]) / 2.0; hessian[0] = roi.get(y, x + 1)[0] + roi.get(y, x - 1)[0] - 2 * roi.get(y, x)[0]; hessian[1] = (roi.get(y + 1, x + 1)[0] - roi.get(y + 1, x - 1)[0] - roi.get(y -

hessian[2] = roi.get(y + 1, x)[0] + roi.get(y - 1, x)[0] - 2 * roi.get(y, x)[0]; // 计算更新量 double[] delta = new double[2]; delta[0] = (-hessian[1] * derivY[0] + hessian[2] * derivX[0]) / ...

image = cv2.imread('scan.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) if preprocess == "thresh": gray = cv2.threshold(gray, 0, 255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1] if preprocess == "blur": gray = cv2.medianBlur(gray, 3) filename = "{}.png".format(os.getpid()) cv2.imwrite(filename, gray) text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename),lang='chi_sim') print(text) cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Output", gray) cv2.waitKey(0)

- 如果preprocess变量的值是"thresh"，则通过阈值化操作将灰度图像二值化，使用cv2.threshold()函数并将结果存储在gray变量中。 - 如果preprocess变量的值是"blur"，则通过中值模糊操作对灰度图像进行模糊...

输入一张班级合影，用圆形、矩阵、椭圆等凸显出你自己所在的区域。 cv2.bitwise_and cv2.bitwise_or

_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) 现在，我们可以使用cv2.findContours函数查找二值图像中的轮廓，并使用cv2.drawContours函数将轮廓绘制在原始图像上： ...

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

ret, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("thresh", thresh) kernel = np.ones((4, 4), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, ...

import cv2import numpy as np# 加载图像img = cv2.imread('工件图像.jpg')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 用高斯滤波去噪gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)# Sobel 算子检测边缘grad_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)grad_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)# 取绝对值, 避免负数影响效果grad_x = cv2.convertScaleAbs(grad_x)grad_y = cv2.convertScaleAbs(grad_y)# 计算梯度幅值grad = cv2.addWeighted(grad_x, 0.5, grad_y, 0.5, 0)# 二值化处理ret, binary = cv2.threshold(grad, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 填充孔洞kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (10, 10))binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 打印检测结果if np.count_nonzero(binary) > binary.size * 0.1: print('检测到工件缺陷！')else: print('工件无缺陷。')

cv2是OpenCV（计算机视觉）库的Python接口，可以用它来实现图片和视频的读取、处理和输出。而numpy库则是Python语言中用于科学计算的基础库，主要用来处理与数组有关的任务，例如图像处理中常用的像素点操作等。

res_binary=cv2.threshold(res,0,255,cv2.THRES_BINARY | THRES_OTSU)

_, res_binary = cv2.threshold(res, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) 这里使用了下划线 "_" 来接收函数返回的阈值，因为在使用 Otsu's 方法时，阈值是自动计算得到的，并不需要手动指定。因此，...

解释下面代码：invite_code = str(int(time.time())) # 构建一个随机验证码 driver.get("http://novel-admin.hctestedu.com/login") # 打开对应网址 driver.find_element("name", "username").send_keys("admin") # 输入用户名 driver.find_element("name", "password").send_keys("admin") # 输入密码 # 定位验证码元素，并进行验证码图像存储 file_name = "imgVerify.png" driver.find_element(value="imgVerify").screenshot(file_name) # 对存储的验证码进行均值迁移去噪声，然后二值化处理，最终覆盖源文件，进行存储 image = cv.imread(file_name) blurred = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100) gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY) t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) cv.imwrite(file_name, binary) # 使用 PIL 打开图像转化为图像对象，并使用 pytesseract 进行图像识别验证码 image = Image.open(file_name) img_str = pytesseract.image_to_string(image) # 输入识别的验证码 driver.find_element(value="verify").send_keys(img_str)

9. t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)：对灰度图像进行二值化处理，将验证码转换为黑白图像。 10. cv.imwrite(file_name, binary)：覆盖原有的验证码图片文件，将...

cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)返回 的参数

cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)返回的参数包括： - ret：阈值 - thresh：二值化后的图像 其中cv2.THRESH_BINARY和cv2.THRESH_OTSU是二值化时使用的两种方法，cv2.THRESH_...

error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\thresh.cpp:1555: error: (-2:Unspecified error) in function 'double __cdecl cv::threshold(const class cv::_InputArray &,const class cv::_OutputArray &,double,double,int)' > THRESH_OTSU mode: > 'src_type == CV_8UC1 || src_type == CV_16UC1' > where > 'src_type' is 16 (CV_8UC3)

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) 其中，img 是原始图像，gray 是将原始图像转换为的灰度图像，ret 是返回的阈值，thresh 是阈值化后的图像。

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

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