图像处理中的基本阈值处理操作

最新推荐文章于 2025-12-09 11:28:47 发布

UixnContext

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本文详细介绍了如何使用OpenCV库进行图像处理中的阈值操作，包括简单阈值处理和自适应阈值处理。简单阈值处理将图像转换为二值图像，而自适应阈值处理能适应光照变化，提供更好的处理效果。提供了相应的源代码示例。

阈值处理是图像处理中常用的一种方法，用于将图像转换为二值图像，即将像素值分为两个类别：大于或小于特定阈值的像素。这篇文章将介绍如何使用OpenCV库进行基本的阈值处理操作，并提供相应的源代码。

导入库和加载图像
首先，我们需要导入OpenCV库，并加载一张待处理的图像。以下是这部分的代码：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式加载图像
cv2.imshow('Original Image'

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计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

04-05

17万+

计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。

数字图像处理第五课———图像阈值分割

2301_81410828的博客

05-21

1871

这次实验让我明白图像阈值分割就像给图像“划界限”：手动调阈值时，看着滑动条改变图像黑白分布，才发现一个数字就能让目标从背景中“跳出来”，很神奇但也需要反复试错。自动算法（像Otsu）不用自己猜数字，直接算出合适的阈值，效率更高，尤其对复杂图像效果更好。通过实操发现，不同图像要选不同方法：对比明显的图手动调调就行，光线不均的图得用自动分块的办法。做界面加滑动条时，看着处理结果实时变，突然懂了“交互式”的好处——原来调参数可以这么直观，不像纯写代码那么抽象。

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OpenCV-Python图像处理：图像阈值处理

老猿Python

03-02

7476

图像阈值处理又称为二值化（Binarization），它将一幅图转换为感兴趣的部分（前景）和不感兴趣的部分（背景），二值化可以剔除掉图像中一些低于或高于一定值（即阈值）的像素，从而提取图像中的物体，通常将超过阈值的像素作为前景。阈值又称为临界值，它的目的是确定出一个范围，然后这个范围内的像素点使用同一种方法处理，而阈值之外的部分则使用另一种处理方法或保持原样。本文介绍了图像阈值处理的概念、OpenCV-Python的支持函数threshold和adaptiveThreshold以及相关案例。

opencv图像处理技术（阈值处理与图像平滑）

m0_74859128的博客

04-07

1917

进行图像处理时，常常需要对图像进行预处理以提取所需的信息或改善图像质量。阈值处理和图像平滑是两种常见的预处理技术。阈值处理是一种图像分割技术，其基本思想是将图像中的像素值与一个或多个预先设定的阈值进行比较，根据比较结果将像素分为不同的类别，通常是目标和背景。主要包括二值化、自适应阈值处理等方法。

MATLAB图像处理常用命令和基本操作

jinli14的博客

05-24

2192

Subplot（m，n，p）分成m*n个小窗口，在第p个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴，用于显示图形。imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif')Level表示灰度阈值，取值范围0~1（即0.n），表示阈值取自原图像灰度范围的n%= 0.5，A =-0.2, -10 < �� < 10 (n间隔为0.01)Z=imsubtract（x，y）表示图像x-y。

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

zyz博客

10-13

1402

在本博文中，进行图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度的学习以及介绍。

OpenCV图像处理中常见操作

julyedu_7的博客

09-14

2052

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上,同时支持多语言、跨平台，功能强大。

【Numpy】图像处理——全局阈值处理（二值化）

qq_34108802的博客

02-21

1990

全局阈值、Otsu全局阈值

[OpenCV] 数字图像处理 C++ 学习——10基本阈值处理附完整代码

m0_60437290的博客

08-30

1845

在数字图像处理领域，阈值处理是最基本、最常用的技术之一。阈值处理通过将图像的像素值与指定的阈值进行比较，将图像分割为前景和背景，从而突出图像中的重要特征。这种技术广泛应用于图像分割、目标检测、图像二值化等任务中。在本篇博客中，我们将详细介绍基本的阈值处理方法，包括简单阈值和自适应阈值，并通过代码示例展示如何在 OpenCV 中实现这些操作。

机器学习中的图像处理与计算机视觉

平凡程序猿~的博客

10-21

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在现代计算机科学中，图像处理和计算机视觉已成为最活跃的研究领域之一，这得益于机器学习和深度学习的发展。本文将深入探讨图像处理与计算机视觉的基础概念、常见应用、关键技术、常用工具，以及在这些领域中的代码示例。通过本篇文章，我们将了解如何从头开始构建一个简单的计算机视觉系统，并探索这些技术背后的原理。

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在图像处理领域，阈值分割算法是一种...通过学习和实践这些MATLAB代码，读者不仅可以理解图像处理的基本概念，还能掌握实际应用中的技巧，为进一步研究图像分析、计算机视觉甚至人工智能领域的高级算法打下坚实基础。

积分图像技术在自适应阈值处理中的Python应用（包含详细的完整的程序和数据）

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内容概要：文章介绍了积分图像的基本概念，演示了如何使用积分图像来进行高效的矩形区域像素求和技术，并通过一个具体的例子——利用积分图进行自适应阈值处理——来展示了该技术的实际应用。具体实现流程包含从理论...

【图像处理基石】有没有推荐的图像处理方向的期刊SCI？

智能守恒_HengAI

12-08

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选刊是门技术活：结合研究方向、创新度、时间成本综合判断，避免盲目冲刺顶刊。重视期刊偏好：不同期刊有不同的审稿人池与研究热点，投其所好能大幅提高录用率。提前规划：预留足够的审稿周期（顶刊12个月，权威刊6个月，快速刊3个月）。持续积累：多关注领域顶会（如CVPR/ICCV/ECCV）的最新工作，了解研究趋势，为后续投稿做准备。图像处理领域的SCI期刊选择没有绝对的“最优解”，但遵循以上逻辑与技巧，能帮你少走弯路，更快发表高质量论文。祝大家投稿顺利！附录。

【图像处理基石】RGB图像频域滤波：原理、实现与实战（Python）

智能守恒_HengAI

12-09

476

RGB图像的频域滤波核心是“通道独立处理+统一参数控制”，通过傅里叶变换将空间域的复杂运算转换为频域的简单乘法，实现高效的图像增强与去噪。本文从原理出发，结合完整的Python代码，详细讲解了低通、高通滤波的实现流程，并针对实际应用中的关键问题提供了优化方案。频域滤波的灵活性在于滤波核的设计，通过调整滤波类型、截止频率等参数，可适配不同的图像处理需求。后续可进一步探索自定义滤波核（如方向滤波、形态学频域滤波），以及结合深度学习的频域特征提取方法。

【图像处理】Python 实现 SVD 奇异值分解对图片进行压缩与还原