opencvpython如何实现图像二值化_cv2.imread读入黑白图片

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opencv python如何实现图像二值化如何实现图像二值化

这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定

的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

代码如下

import cv2 as cv

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白

# 有全局和局部两种

# 在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢？答案就是不停的尝

试。

# 如果是一副双峰图像（简单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）呢？

# 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。

# 简单来说就是对一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。

# （对于非双峰图像，这种方法得到的结果可能会不理想）。

def threshold_demo(image):

gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。

# 第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。

# 第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值

# 第四个参数来决定阈值方法，见threshold_simple()

# ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)

ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

print("threshold value: %s"%ret)

cv.imshow("threshold_demo", binary)

def threshold_simple(image):

img = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret, thresh1 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)

ret, thresh2 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)

ret, thresh3 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TRUNC)

ret, thresh4 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO)

ret, thresh5 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO_INV)

titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV'] images = [img, thresh1, thresh2,

thresh3, thresh4, thresh5]

for i in range(6):

plt.subplot(2, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray') # 将图像按2x3铺开

plt.title(titles[i])

plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

# 在前面的部分我们使用是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。

# 当时这种方法并不适应与所有情况，尤其是当同一幅图像上的不同部分的具有不同亮度时。

# 这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。

# 因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。

# 这种方法需要我们指定三个参数，返回值只有一个

# _MEAN_C：阈值取自相邻区域的平均值,_GAUSSIAN_C：阈值取值相邻区域的加权和，权重为一个高斯窗口。

# Block Size - 邻域大小（用来计算阈值的区域大小）。

# C - 这就是是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数。

def threshold_adaptive(image):

img = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 中值滤波

img = cv.medianBlur(img,5)

ret, th1 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)

# 11 为 Block size, 2 为 C 值

th2 = cv.adaptiveThreshold(img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)

th3 = cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2)

titles = ['Original Image', 'Global Threshold (v = 127)', 'Adaptive Mean Threshold', 'Adaptive Gaussian Threshold'] images =

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