opencv 比较好的二值化函数
时间: 2023-10-15 13:06:41 浏览: 47
OpenCV中常用的二值化函数有以下几种:
1. cv::threshold:基本的阈值函数,根据设定的阈值将灰度图像二值化,大于阈值的像素设为255,小于阈值的像素设为0。
2. cv::adaptiveThreshold:自适应阈值函数,根据局部像素的平均值计算每个像素的阈值,可以应对光照不均匀等情况。
3. cv::Otsu:大津法阈值函数,根据最大类间方差自动确定二值化阈值,适用于前景和背景明显分离的图像。
4. cv::meanShiftFiltering:均值漂移滤波函数,可以对图像进行平滑处理,同时将颜色空间转换为灰度图像,然后使用cv::threshold进行二值化。
5. cv::Canny:边缘检测函数,可以将图像边缘提取出来,然后使用cv::threshold进行二值化。
以上几种函数都可以用于图像二值化,具体选择哪一种根据实际需求来定。
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opencv图像二值化函数
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中,图像二值化是将图像转换为只有两个像素值的过程,通常是将图像转换为黑白二值图像。
OpenCV提供了多种图像二值化函数,其中最常用的是cv2.threshold()函数。该函数的基本语法如下:
retval, threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
参数说明:
- src:要进行二值化的输入图像。
- thresh:阈值,用于将像素值分为两个类别。
- maxval:当像素值超过阈值时,所赋予的最大值。
- type:二值化操作的类型,包括cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO和cv2.THRESH_TOZERO_INV。
函数返回值:
- retval:阈值。
- threshold:二值化后的输出图像。
以下是一个示例代码,演示了如何使用cv2.threshold()函数进行图像二值化:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 进行图像二值化
retval, threshold = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示原始图像和二值化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Threshold Image', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
Opencv中二值化的函数是
Opencv中二值化的函数是`cv::threshold`。该函数可以将输入图像转换为二值图像,使得所有像素值大于阈值的像素变为白色,所有像素值小于等于阈值的像素变为黑色。例如,以下代码将输入图像`input_image`转换为二值图像,并将结果存储在`output_image`中:
```
cv::Mat input_image = cv::imread("input.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat output_image;
double threshold_value = 128.0;
double max_value = 255.0;
cv::threshold(input_image, output_image, threshold_value, max_value, cv::THRESH_BINARY);
cv::imwrite("output.png", output_image);
```