OpenCV杂项图像变换(1)自适应阈值处理函数adaptiveThreshold()的使用

原创 已于 2024-08-26 16:16:22 修改 · 1.8k 阅读 · 8 ·
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#opencv #人工智能 #计算机视觉

于 2024-08-26 16:16:13 首次发布
  • 操作系统：ubuntu22.04
  • OpenCV版本：OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言：C++11

算法描述

函数对数组应用自适应阈值。
该函数根据以下公式将灰度图像转换为二值图像：

  • 对于 THRESH_BINARY:
    textdst(x,y)={  maxValue如果 src(x,y)>T(x,y)0否则\\text{dst}(x, y) =\begin{cases}\ \text{maxValue} & \text{如果 } \text{src}(x, y) > T(x, y) \\ 0 & \text{否则} \end{cases} textdst(x,y)={  maxValue0​如果 src(

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【opencv-c++】cv::adaptiveThreshold自适应阈值化操作
jn10010537的博客
10-05 1462
cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C（平均）和cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C（高斯）。cv::adaptiveThreshold()支持两种自适应方法计算自适应阈值T(x, y)。本博客介绍一种改进的阈值化算法，即自适应阈值化cv::adaptiveThreshold()直接阈值化操作是一种一刀切的方式，对于亮度分布差异较大的图像，常常无法找到一个合适的阈值。如果使用高斯的方法，则（x,y）周围的像素的权值则根据其到中心点的距离通过高斯方程得到。
opencv自适应阈值二值化函数adaptiveThreshold详解
qq_21603315的博客
05-01 1153
opencv自适应阈值二值化函数adaptiveThreshold详解
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...
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之自适应阈值操作：adaptiveThreshold()函数
xddwz的博客
12-22 3379
adaptiveThreshold()函数的作用是对矩阵采用自适应阈值操作，函数原型： double adapTivaThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxVal, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C) 第一个参数：InputArray类型的src，输入数组，必须为单通道，8位或32位的浮点型Mat即可。 第二个参数：OutputArray类型
自适应阈值化操作：adaptiveThreshold()函数
weixin_30312659的博客
06-16 1580
在图像阈值化操作中，更关注的是从二值化图像中，分离目标区域和背景区域，但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果。而自适应阈值，则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： 1. 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。 2. 亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小。 ...
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
OpenCV中的自适应阈值函数`adaptiveThreshold()`是实现这一算法的关键。这个函数接受以下几个参数： 1. `src`：输入图像，通常为8位单通道灰度图像。 2. `dst`：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和类型，但所有...
阈值分割之自适应阈值原理及adaptiveThreshold参数意义
最新发布
doubleintfloat的博客
09-19 1900
优点是对于光照不均匀的图像进行二值化处理，相对会比全局性的二值化(OTSU算法和最大熵算法、全局Thresh)效果会好。2、得到自适应矩阵 Thresh = (1-ratio)*smoothImg;ratio一般为0.15。1、先将原图像进行平滑(均值平滑，中值平滑，高斯平滑…),得到一个平滑后的图像记为smoothImg;3、利用局部阈值进行分割 , 即利用Thresh和原图进行比较分割。c| 确定完阈值之后的一个微调，在原有的基础上加上 C。blockSize | 矩阵大小。
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 Tutorial: 區域閾值(adaptiveThreshold)
GPU全栈博主
10-31 1334
區域閾值(adaptiveThreshold) 有時候由於拍照時光線不均，所以影像每個區域的灰階值基準不同，這時很難找到一個閾值能適用整張影像，然後得到良好的二值化結果，這時我們可以將影像分成幾個區域，每個區域有各自的閾值，再分別將各個區域進行二值化，OpenCV用adaptiveThreshold()函式來進行此作法。 OpenCV調整閾值 void adaptiveThreshold
adaptive threshold
04-24
An adaptive thresholding algorithm that separates the foreground from the background with nonuniform illumination. in Matlab code,
AdaptiveThreshold
nongfu_spring的专栏
05-27 1259
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 block_size=3,  double param1=5 );
c++图像处理-----自适应阈值操作：`cv::adaptiveThreshold()`
qq_46107892的博客
10-10 1172
c++图像处理-----自适应阈值操作：`cv::adaptiveThreshold()`
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
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void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C); 函数功能 对一...
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。
OpenCV自适应阈值化函数adaptiveThreshold
sinat_31608641的博客
03-06 1012
图像阈值化的一般目的是从灰度图像中分享目标区域和背景区域，然而仅仅通过设定固定阈值(固定阈值的求解可点此查看我写的博文)很难达到理想的分割效果。在实际应用中，我们可以通过某个像素的邻域以某种方法确定这个像素应该具有的阈值，进而保证图像中各个像素的阈值会随着周期围邻域块的变化而变化。在灰度图像中，灰度值变化明显的区域往往是物体的轮廓，所以将图像分成一小块一小块的去计算阈值往往会得出图像的轮廓，而固定...
CV2自适应阈值函数：adaptiveThreshold()
weixin_42272768的博客
12-08 4万+
adaptiveThreshold是threshold的进阶版本。threshold只是简单的把图像的像素根据阈值区分，这样的区分比较粗糙。可能会导致图像的信息与特征完全无法提取，或者漏掉一些关键的信息。比如这个图片： 使用cv2.threshold来处理，是无法有效去除背景的。 而使用adaptivThreshold就有效的多： 虽然人物的信息丢失了很多，但是背景基本上被去掉了。丢失的人物的信息可以通过位运算等恢复。在去除背景提取前景方面，自适应阈值函数要有效很多。 自适应阈值算法的核心是将图像分割
基于OpenCV的自适应阈值图像分割方法详解
自适应阈值分割是一种在图像处理领域中广泛应用于灰度图像二值化的关键技术，尤其适用于光照不均匀、背景复杂或存在阴影的图像场景。与传统的全局阈值方法（如OTSU算法、最大熵法等）不同，自适应阈值分割不是依赖于...
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