OpenCV中的图像阈值化操作详解（代码实现）

原创

于 2023-10-16 20:23:01 发布 · 1.5k 阅读

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#opencv #人工智能 #计算机视觉

本文详细介绍了OpenCV中的cv2.threshold函数，包括其工作原理、参数解释和Python代码示例，展示了如何使用该函数进行图像阈值化，以简化图像分析和处理。

引言

图像处理是计算机视觉和图像分析的一个重要领域，其中阈值化是一项常用的图像处理技术之一。在OpenCV（Open Source Computer Vision Library）中，提供了许多用于图像处理的函数和工具，其中cv2.threshold函数用于执行图像阈值化操作。本篇博客将详细介绍cv2.threshold函数，包括其参数、工作原理以及如何在实际应用中使用它。

什么是图像阈值化？

图像阈值化是一种图像处理技术，它根据图像内像素点强度的分布规律设置一个阈值，然后根据像素点强度高于或低于这个阈值来进行一些处理。简单来说，就是通过设置一个阈值，将图像转换为二值图像，即像素点只有两种可能的强度值（通常是0和255）。这种处理技术可以用来突出图像中的特定区域或特征，例如边缘或纹理，从而简化后续的图像分析和处理步骤。。阈值化还可以用于分割图像中的目标对象，去除噪声，或者强调感兴趣的区域。

`cv2.threshold`函数概述

cv2.threshold函数是OpenCV中用于执行图像阈值化操作的函数之一。它采用图像作为输入，并根据<

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2 条评论

面条328 2023.11.13
谢谢大佬，书上没讲，你讲的很清楚
- AI_dataloads回复面条328 2023.11.13
  哈哈，如有不足，欢迎补充

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