python 用opencv灰度图像反向二值化

以下是使用Python和OpenCV进行灰度图像反向二值化的代码示例：

import cv2
# 读取灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 反向二值化
thresh, img_bin = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 显示结果
cv2.imshow('Binary Image', img_bin)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数读取灰度图像。然后，我们使用`cv2.threshold()`函数将图像反向二值化。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是阈值，第三个参数是最大值，第四个参数是二值化类型。在这里，我们使用`cv2.THRESH_BINARY_INV`将图像反向二值化。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示结果。

相关问题

opencv图像二值化

在OpenCV中，可以使用cv2.threshold()函数来进行图像二值化。该函数将图像转换为黑白图像，其中像素值大于阈值的像素被设置为白色，小于等于阈值的像素被设置为黑色。

具体步骤如下：

1. 读取待处理的图像，使用cv2.imread()函数。

2. 将图像转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor()函数。

3. 对灰度图像进行二值化处理，使用cv2.threshold()函数。

4. 显示结果图像，使用cv2.imshow()函数。

5. 等待用户按下任意键，使用cv2.waitKey()函数。

6. 释放内存，使用cv2.destroyAllWindows()函数。

下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果图像
cv2.imshow('image', thresh)

# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)

# 释放内存
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，cv2.threshold()函数的第一个参数是灰度图像，第二个参数是阈值，第三个参数是最大像素值，第四个参数是二值化类型。其中，二值化类型包括cv2.THRESH_BINARY（简单二值化）、cv2.THRESH_BINARY_INV（反向二值化）等。在本例中，我们使用cv2.THRESH_BINARY进行了简单二值化处理。

OpenCV对任意图像做二值化处理

OpenCV是一个开源计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理功能，包括二值化处理。二值化是一种常见的图像处理技术，用于将灰度图像转换成只有黑和白两个级别的图像，这对于后续的边缘检测、字符识别等操作非常有用。

在OpenCV中，你可以通过`cv2.threshold()`函数来进行图像二值化。这个函数需要输入图像、设定阈值以及一个布尔值数组来决定像素是否属于前景（白色）。基本语法如下：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 设置阈值和阈值类型（例如，Otsu's自动阈值）
_, binary_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) 

# 第一个参数是原始图像，第二个参数是在未达到阈值时像素的值（这里设为0），第三个参数是达到阈值后的像素值（这里设为255），第四个参数是阈值计算方式（这里为Otsu's自动阈值和反向）

binary_img即为二值化的结果，其中黑色区域表示原图的背景，白色区域表示目标物体或前景。