Python下opencv（图像的阈值处理）

最新推荐文章于 2024-10-15 22:29:42 发布
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分类专栏： python 图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiachong27/article/details/88236888
本文详细解析了OpenCV中的阈值处理函数threshold的使用方法，重点介绍了其返回值的意义及OTSU算法的应用。通过实例代码，展示了如何利用此函数进行图像二值化处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

具体讲解可看：https://blog.youkuaiyun.com/on2way/article/details/46812121 

想说明一点，

ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

以上述为例，在python中，threshold函数返回值有两个，res和thresh1,

  • res是返回的阈值，该句是127，也就是括号内第二个参数；
  • thresh1是返回的阈值处理后的图像。

那么在上面这样的语句中，返回值res其实用不到，当使用OTSU算法的时候，函数会自动在图像中找到一个阈值赋给res，作为该函数处理的阈值，此时，括号内的第二个参数设置为0；

Python从0到100（六十七）：Python OpenCV-图像阈值和模糊处理
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
10-22 2万+
平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。
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吃狼的1只羊
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上善若水，为而不争
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下面将介绍opencv下的三种阈值方法。 （一）简单阈值 简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个...
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