opencv-api adaptiveThreshold

最新推荐文章于 2024-08-01 18:36:46 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-01 18:36:46 发布 · 307 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#图像处理

本文详细介绍了OpenCV中自适应阈值函数的使用方法及参数解释，包括输出图像、源图像、最大值、自适应方法、二值化类型、窗格大小等关键参数的含义。
使用OpenCV的adaptiveThreshold函数获取图像轮廓
code_welike的博客
08-10 212
OpenCV是一个流行的开放源代码计算机视觉和机器学习库，可以帮助我们在Python中处理图像。本文将介绍如何使用OpenCV的adaptiveThreshold函数来处理图像，并通过获取图像轮廓来进一步优化处理结果。接下来，我们使用adaptiveThreshold函数获取图像的二值化图像。通过以上代码，我们可以得到一张具有轮廓的图像。adaptiveMethod：确定阈值如何计算的方法。现在，我们可以对图像进行处理，并获取图像的轮廓了。blockSize：用于计算阈值的相邻区域的大小。
OpenCV每日函数 杂项图像转换模块 (1) adaptiveThreshold自适应阈值函数
学以致用 知行合一
06-19 717
在进行阈值分割时，我们必须提供一个阈值来分割我们的前景和背景。Otsu 的阈值方法可以自动确定阈值的最佳值，然而，这种方法都是全局阈值技术，意味着使用相同的阈值来测试输入图像中的所有像素，从而将它们分割为前景和背景。 通常的做法是计算每个区域中像素强度的算术平均值或高斯平均值（还有一些其他方法，但算术平均值和高斯平均值是迄今为止最受欢迎的）。 在算术平均值中，邻域中的每个像素对计算阈值的贡献相同。并且在高斯均值中，远离区域(x, y)坐标中心的像素值对阈值的整体计算贡献较小。......
opencv 自适应二值化cv::adaptiveThreshold()函数详解（复杂背景下提取划痕）
weixin_44901043的博客
03-06 7964
文章目录前言一、opencv cv::adaptiveThreshold()函数1.函数原型：2.参数说明：3.函数原理：代码示例 前言 从以下复杂背景图片下提取划痕 假设采用全局阈值二值化， cv::threshold(src, globalBinayImage, 150, 255, cv::THRESH_BINARY_INV)，很难得到最优的二值化效果,划痕没有完整提取出来，反而把背景也提取出来了: 这个时候就需要一种能够自适应的二值化算法上场了。 一、opencv cv::adaptiveThre
OpenCV的AdaptiveThreshold函数
alppkk4545的博客
10-20 999
摘自于OpenCVDoc2.410，opencv2refman文档. 1.函数原型 adaptiveThreshold //Applies an adaptive threshold to an array. C++: void adaptiveThreshold(InputArray src, Outp...
详解OpenCV的函数adaptiveThreshold(),并利用它实现图像的自适应二值化阈值分割
热门推荐
昊虹AI笔记
06-02 5万+
详解OpenCV的函数adaptiveThreshold(),并利用它实现图像的自适应二值化阈值分割
jetson nano opencv 打开 CSI摄像头_opencv-python图形图像处理入门基础知识
weixin_39775354的博客
11-20 1850
OpenCV 是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言、跨平台，功能强大。OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++，在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。一、安装安装方法有多种，老猿机器上无C++环境，因此直接使用pip安装，OpenCV-Python模块名为opencv-python(在windows下大小写不敏感，其...
精选资源
opencv-基于c++实现的opencv图像处理算法之自适应阈值分割算法.zip
05-15
在OpenCV库中，图像处理是其核心功能之一，它为开发者提供了丰富的API来实现各种图像操作和分析。本教程将深入探讨一个重要的图像分割技术——自适应阈值分割算法，该算法是基于C++实现的，并且在OpenCV框架下进行。...
OpenCV--形态学
GamBleout的博客
06-19 499
【代码】OpenCV--形态学。
pillow pytesseract opencv-python
04-04
当完成了必要的前期准备工作之后就可以调用 tesseract API 实现自动化文本解析功能了。 ##### 利用 Pytesseract 提取字符串信息 这里我们将之前经过优化后的 numpy 数组形式传入到函数内部从而获得对应的 ASCII ...
PS C:\Users\10556> C:/mini/Scripts/activate PS C:\Users\10556> conda activate aaa PS C:\Users\10556> & C:/mini/envs/aaa/python.exe d:/wenxvn/CylinderImageProcessing/PaddleOCR-release-2.10/jiema.py OpenCV版本: 4.12.0 处理图像: D:/wenxvn/CylinderImageProcessing/QRcode/extend_out/1.jpg 超分辨率不可用: OpenCV(4.12.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param). Failed to parse GraphDef file: models/ESPCN_x2.pb in function 'cv::dnn::ReadTFNetParamsFromBinaryFileOrDie' ，使用传统放大 透视校正失败: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 超分辨率不可用: OpenCV(4.12.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param). Failed to parse GraphDef file: models/ESPCN_x2.pb in function 'cv::dnn::ReadTFNetParamsFromBinaryFileOrDie' ，使用传统放大 超分辨率不可用: OpenCV(4.12.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param). Failed to parse GraphDef file: models/ESPCN_x2.pb in function 'cv::dnn::ReadTFNetParamsFromBinaryFileOrDie' ，使用传统放大 ZXing解码失败: expected str, bytes or os.PathLike object, not ndarray ❌ 解码失败: 解码失败 失败图像已保存至: D:/wenxvn/CylinderImageProcessing/QRcode/extend_out/1_failed.jpg 处理图像: D:/wenxvn/CylinderImageProcessing/QRcode/extend_out/2.jpg 超分辨率不可用: OpenCV(4.12.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param). Failed to parse GraphDef file: models/ESPCN_x2.pb in function 'cv::dnn::ReadTFNetParamsFromBinaryFileOrDie' ，使用传统放大 ZXing解码失败: expected str, bytes or os.PathLike object, not ndarray 透视校正失败: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 超分辨率不可用: OpenCV(4.12.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param). Failed to parse GraphDef file: models/ESPCN_x2.pb in function 'cv::dnn::ReadTFNetParamsFromBinaryFileOrDie' ，使用传统放大 超分辨率不可用: OpenCV(4.12.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\tensorflow\tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile(param_file, param). Failed to parse GraphDef file: models/ESPCN_x2.pb in function 'cv::dnn::ReadTFNetParamsFromBinaryFileOrDie' ，使用传统放大 ZXing解码失败: expected str, bytes or os.PathLike object, not ndarray ❌ 解码失败: 解码失败 失败图像已保存至: D:/wenxvn/CylinderImageProcessing/QRcode/extend_out/2_failed.jpg PS C:\Users\10556>
最新发布
08-17
"""使用OpenCV的QRCodeDetector（兼容新版API）""" try: detector = cv2.QRCodeDetector() # 兼容不同OpenCV版本 opencv_version = cv2.__version__.split('.')[0] if int(opencv_version) >= 4: # OpenCV 4...
opencv中自适应阈值（adaptiveThreshold()函数）介绍
weixin_43977647的博客
03-31 4万+
1. 自适应阈值简介 自适应阈值（adaptiveThreshold()）用于二值化处理图像，对于对比大的图像有较好效果，相对于固定阈值化操作（t’h）是指图像中每一个像素点是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这样做的好处： 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。 亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小。 不同亮度、对比度、纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值。 1.2 项目目录
【Opencv--自适应图像二值化】cv2.adaptiveThreshold()
Danger的博客
02-19 8120
【Opencv--自适应图像二值化】cv2.adaptiveThreshold()
OpenCV-自适应阈值函数cv::adaptiveThreshold
翟天保的博客
10-12 1万+
函数原型：void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst,double maxValue, int adaptiveMethod,int thresholdType, int blockSize, double C );
opencv 自适应阈值化_【图像处理】OpenCV系列十九 --- 自适应阈值(adaptiveThreshold)...
weixin_39637979的博客
11-27 585
上一节我们学习了几何图像变换函数的具体功能，相信大家学习之后，已经有所了解，本节了我们进入OpenCV学习的下一个模块Miscellaneous Image Transformations(各种各样的图像变换处理)，首先我们学习本模块的第一个知识点，自适应阈值详解(adaptiveThreshold)。1、函数原型void adaptiveThreshold(InputArray src, Ou...
OPENCV的学习：AdaptiveThreshold函数
a503604的专栏
05-21 1199
AdaptiveThreshold 自适应阈值方法  void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value, int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, int threshold_type=CV_THRESH_BINARY, int bloc
OpenCV adaptiveThreshold 自适应阈值
MechMaster
12-04 1314
依据《学习OpenCV3》和OpenCV的官方文档，对自适应阈值adaptiveThreshold函数进行了详细解析，并且配以例程演示。
Python-OpenCV自适应阈值图像处理使用adaptiveThreshold函数获取图像轮廓
老猿Python
09-13 6820
☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一、引言 在《OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例》介绍了threshold 函数，但threshold 的图像阈值处理对于某些光照不均的图像，这种全局阈值分割的方法并不能得到好的效果。 图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的，所以通常情况下图片中不同区域的阈值是不一样的。这样就需要一种方法根据图像不同区域亮度或灰度分布，计算其局部阈值来进
Opencv threshold函数、adaptiveThreshold函数详解和示例
m0_63893772的博客
08-01 1797
二值化方法可选择的标志及含义标志参数作用灰度值大于阈值的为最大值，其他值为0灰度值大于阈值的为0，其他值为最大值灰度值大于阈值的为阈值，其他值不变灰度值大于阈值的不变，其他值为0灰度值大于阈值的为0，其他值不变大津法自动寻求全局阈值三角形法自动寻求全局阈值为了方便讲解，我们使用如下的一个图像，红色表示图像，黑色是图像的边界，蓝色是阈值原图公式：对于原图，如果我们进行二值化操作，那么蓝色的线以上的，都变成最大值，蓝色的线以下的线都变成0。
[OpenCV4] cv :: adaptiveThreshold() 自适应阈值函数
...
11-12 1229
官方文档：参考链接 1.函数原型 2.解释 2.1 头文件 #include <opencv2/imgproc.hpp> 2.2 功能 Applies an adaptive threshold to an array. 对于图片施加自适应阈值操作。 The function transforms a grayscale image to a binary ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值