python-OpenCV之阈值处理

最新推荐文章于 2025-01-14 08:59:49 发布
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分类专栏： python-OpenCV学习笔记
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OpenCV函数原型：

returned_thresh_value，dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

返回值解释

returned_thresh_value 返回的阈值
dst 处理后的图片

参数解释

src 输入的图片，只能输入单通道图像，通常来说是灰度图
thresh 阈值
maxval 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
type

二值化操作的类型，包含以下5种类型：

  cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0

  cv2.THRESH_BI
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基于算术优化算法的Otsu图像多阈值分割（python）
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阈值分割
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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。
[python]利用opencv实现图像的移动平均阈值分割
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阈值处理是一种图像处理技术，它将图像中的像素值与给定的阈值进行比较，并将它们分成两个类别：高于阈值和低于阈值。在 Python 中，使用 OpenCV 库可以实现阈值处理。 以下是使用 Python-OpenCV 进行阈值处理的步骤： 1. 导入 OpenCV 库和 NumPy 库 ```python import cv2 import numpy as np ``` 2. 读取图像 ```python img = cv2.imread('image.jpg') ``` 3. 将图像转换为灰度图像 ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 4. 对灰度图像进行阈值处理 ```python ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 其中，`gray` 是灰度图像，`127` 是阈值，`255` 是像素值的最大值，`cv2.THRESH_BINARY` 表示二进制阈值处理。 5. 显示阈值处理后的图像 ```python cv2.imshow('thresholded image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 完整代码如下： ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresholded image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码将阈值设置为 127，像素值的最大值为 255，将灰度图像进行二进制阈值处理，并显示处理后的图像。可以根据需要调整阈值的值，以获得更好的效果。
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