OPENCV二值化改进

最新推荐文章于 2025-05-12 22:14:52 发布
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博客展示了图像的效果图，其中左上角为原图，左下角是经过简单处理后的图像，右上角则是最终的效果图，聚焦于图像的处理呈现。

 效果图：左上角为原图，左下角为简单处理，右上角为效果图

#include

python+opencv怎么提取二值化图像的白色方格的区域？
**My Coding Family**
06-23 1137
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！    📌 特别说明： 文中部分技术问题来源于真实生产环境及网络公开案例，均经过精挑细选与系统化整理，并结合多位一线资深架构师和工程师多年实战经验沉淀，提
OpenCV二值化方法
lbd2008的专栏
11-10 3万+
cvThreshold是opencv库中的一个函数 　　作用：函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定。 　　形式：void cvThreshold(
OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化
01-18 4万+
在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式，例如零器件图片的处理、文本图片和验证码图片中字符的提取、车牌识别中的字符分割，以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割，等等。 较为常用的图像二值化方法有：1）全局固定阈值；2）局部自适应阈值；3）OTSU等。 全局固定阈值很容易理解，就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化； 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块
利用opencv对图像进行二值化处理
lly_117的博客
03-01 1万+
利用该方法对图形进行二值化处理，能够很好的除去光线对图片的影响 #include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void thresholdIntegral2(Mat inputMat, Mat outputMat) { int ...
基于opencv的一种局部自适应快速二值化方法（积分法）
Realizetheworld的博客
07-20 1万+
由于用opencv自带的函数adaptiveThreshold()在光照不均匀的图像中进行二值化时，效果不佳，之后看了Derek Bradley和Gerhard Roth于2007年写的《Adaptive Thresholding Using the Integral Image》，方法简单实现简便且速度较快，本文基于opencv用程序实现了它。其核心思想可以由下面两张图概括，先得到图像中 各
Opencv之图像固定阈值二值化处理threshold
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qq_37385726的博客
08-24 6万+
目录 一、图像二值化 二、threshold 三、代码 一、图像二值化 定义：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 灰度值0：黑，灰度值255：白    一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T...
OpenCV二值图像——二值分析
最新发布
confidence092的博客
05-12 1369
定义：二值图像首先是单通道，其次是非黑（0）即白（255）。应用：二值图像在图像处理、对象检测与测量、缺陷检测、模式识别、机器人视觉等方面都有很重要的应用图像二值化除了本文所列的threshold，adaptiveThreshold和inRange外，还有前面学习的边缘发现Canny。
【python-opencv】 sobel算子 图像边缘检测 图像二值化处理
12-21
OpenCV中的`cv2.threshold()`函数可用于二值化处理，通过设定阈值将像素值分为两类。二值化后，图像的边缘更加突出，便于后续的分析和处理。 总结来说，本篇讨论了如何使用Python和OpenCV库进行Sobel算子边缘检测，...
Python-Opencv中阈值化操作和自适应阈值化，二值化操作
qq_44262417的博客
04-13 1万+
Python-Opencv中阈值化操作和自适应阈值化，二值化操作 阈值化 阈值化图像其实就是对灰度图像进行二值化操作，根本原理是利用设定的阈值判断图像像素为0还是255，所以在图像二值化中阈值的设置很重要。图像的二值化分为全局二值化和局部二值化，其区别在于阈值是否在一张图像进行统一。 全局阈值化 全局阈值法方法就是将图像中低于某个阈值的像素设置为黑色（0），而其他的设置为白色（255）。全局固定阈...
erzhihua.zip_二值化
09-23
6. **二值化算法**：除了基本的阈值比较，还有多种二值化算法，如Niblack、Sauvola、Wolf等，它们通过考虑邻域信息来改进阈值计算。 7. **后处理**：二值化后，可能需要连通成分标记、开闭运算等，来去除小物体、...
opencv 二值化处理
qq_35971623的博客
08-29 1761
二值化处理图像的最大缺点在于对于光照特别敏感 一  二值化处理函数double threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type ); 第一个参数是输入图像 第二个参数是输出图像 第三个参数是设定的阈值 第四个参数是最大阈值 第五个是函数类型 --------其中函数类
OpenCV中的图像二值化
2403_88243851的博客
12-27 2046
OpenCV中简单的图像二值化操作
图像二值化后提边缘效果不好？那是你不会用HSV色彩空间
RayChiu757374816的博客
11-01 1487
巧用HSV色彩空间来二值化处理图像
【OpenCV基础】图像二值化操作
欢迎时常光顾我的干货超市，热衷于AIoT！！
07-12 4067
图像二值化操作 API- 函数原型中的参数： 参数含义
opencv 二值化_图像二值化处理
weixin_39905226的博客
11-24 1728
初学图像处理的人，一般首先熟悉图像格式，图像存储方式，8位灰度图，24位彩色图等基础知识，然后接触到的图像算法一般都是图像直方图、图像二值化处理等基础算法。二值化算法作为图像处理入门级算法，在很多场合都有应用。常用的二值化算法是固定阈值二值化，算法本身很简单，机器视觉处理的很多都是8位灰度图像，灰度值从0到255,。所谓二值化就是给定一个阈值，让小于这个阈值的灰度值为0，大于等于这个阈值的设为25...
C++OpenCV实现二值化图像轮廓区域不连接没有闭合
bigData1994pb的博客
04-19 1627
【代码】C++OpenCV实现二值化图像轮廓区域不连接没有闭合。
三、OpenCV图像的预处理——二值化与自适应阈值
qq_34440409的博客
09-29 1万+
定义： 图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarization）。 二值化处理是图像预处理中比较常见且重要的一步，通过二值化处理可以凸显需要处理的部分，大大缩减后续图像处理的数据量。 简单阈值（全局阈值） 简单阈
OpenCV-3.Thresholding
Less Is More
08-08 1545
Thresholding 介绍     在图像处理中，Thresholding中文翻译过来叫二值化或者阈值化。二值化就是把图片传换成只有white和black这两种颜色。通过Thresholding，可以让图片中感兴趣的颜色感兴趣的颜色变成主角--white，其余的颜色全部隐藏--black。另外，二值化后的图片也便于计算机进行分析，因为边缘轮廓十分清晰，所以计算机可以轻松找到边界线。然而，在
Opencv 基本操作八 不均匀光照下的图像二值化探讨
a486259的博客
04-20 5098
在进行图像二值化时总是存在一些明部、暗部的干扰，单一的使用opencv提供的原始二值化方法很难做到预期效果。一般我们都会采用分块二值化（将图像切为多个局部进行二值化）、对比度提升（对值域进行线性或者非线性变换、直方图均衡化）、局部二值化（Bernsen 算法、 Niblack 算法、Sauvola算法、 Chow 和 Kaneko 算法等）的方式进行二值化。这些手段限制了思路的发挥，不一定适用于所有场景。这里对可搜集的二值化方法进行汇总。共统计出4种二值化方法：1、颜色空间转换，2、多次二值化，3、背景光补
opencv 二值化 大津法 python
07-25
**大津法 (Otsu's Method) 是一种自动阈值分割技术，广泛应用于图像处理领域，特别是为了从灰度图或彩色图中提取出轮廓、背景等元素时需要进行的预处理步骤——即二值化操作。** ### **原理简述** 大津法的核心思想是寻找一个最佳阈值使得分割后的两部分图像内的像素分布差异最大。这个最优阈值通过计算两个类别的方差来确定。两个类别分别是图像中低于阈值的部分和高于阈值的部分。 #### 算法步骤 1. **统计直方图**: 计算输入图像灰度级的频率分布。 2. **寻找阈值**: 对于所有可能的阈值点，分别计算左右两边像素所占的比例及其相应的均值。然后基于这两个部分的方差计算目标函数的最大值。目标函数通常定义为两部分概率加权的平均方差。 3. **选择阈值**: 找到使得目标函数达到最大值的那个阈值作为最终的分割阈值。 ### **Python 实现** 在 OpenCV 中，可以轻松地应用大津法进行二值化。以下是一个简单的 Python 示例： ```python import cv2 import numpy as np # 加载灰度图像 image = cv2.imread('path_to_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 应用 Otsu 的二值化算法 threshold_value, binary_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) print("Threshold Value:", threshold_value) cv2.imshow('Binary Image - Otsu Method', binary_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中： - `cv2.imread` 用于加载图像，并将其转换成灰度模式。 - `cv2.threshold` 函数应用了 Otsu 的二值化算法。第一个参数是输入的灰度图像，第二个参数是初始阈值（这里设置为 0，由算法自动确定），第三个参数是结果图像的最大值（这里是 255）。第四个参数指定阈值类型，其中 `cv2.THRESH_BINARY` 表示将小于阈值的像素设为 0，大于等于阈值的像素设为 255；`cv2.THRESH_OTSU` 则是使用 Otsu 的方法自动选取阈值。 - 最终输出的是经过二值化处理的结果图像以及使用的最优阈值。 ### **相关问题** 1. **如何调整 Otsu 方法得到更好的效果？** 是否存在其他优化技巧或是参数调整策略？ 2. **当图像包含多种光照条件或复杂背景时，如何改进大津法的性能？** 这些情况下的常见解决方案是什么？ 3. **是否能讨论一些替代的大津法，如全局阈值法、局部阈值法或其他先进的自动阈值分割算法？** 每种方法的优缺点是什么？ 通过理解并掌握大津法的应用，您将在图像处理任务中获得更强的灵活性和精确性。
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