5月23日 阈值操作

博客介绍了OpenCV 3.2.0中图像阈值处理的api。该api为cv2.threshold (src, thresh, maxval, type),对各参数含义及取值范围做了说明,还列举了阈值类型,最后指出该函数有两个返回值,分别是阈值值和阈值化后的图像。

一:图像阈值
OpenCV 3.2.0 中,阈值处理的 api 定义如下:

cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)
Args:

src:源图片,必须是单通道
thresh:阈值,取值范围0~255 注意,一般取127
maxval:填充色,取值范围0~255
type:阈值类型,具体见下表
• cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) 超过阈值的部分取maxval,否则置0
• cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转)
• cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值)
• cv2.THRESH_TOZERO
• cv2.THRESH_TOZERO_INV
该函数有两个返回值,第一个retVal(得到的阈值值(在后面一个方法中会用到)),第二个就是阈值化后的图像。

我提供的站点数据(输入数据)为某站点从1961-2024年的逐最高气温和最低气温,数据资料完整,包含date(格式为YYYY-MM-DD)、Tmax(最高温)、Tmin(最低温)。帮我编写一个复合高温的识别程序。复合高温事件是指某一天的最高温和最低温都超过各自90%的阈值阈值是基于气候态计算的,气候态为1991-2020年。此外,计算的时间段从6-9月。具体计算过程: 1、计算阈值: 对于每个目标期(如6月1到9月30中的每一天),收集气候态期间每年该期前后7天的数据,以每为中心的15天滑动窗口进行计算。可以得出气候态1991-2020年中的6月1到9月30中的每一天最高气温和最低气温的15天滑动值数据集, 将这些数据合并,计算最高温和最低温的90%分位数作为该期的阈值。例如,我们计算6月1的最高温阈值,先计算1991年以6月1为中心的前后15天的最高气温平均值,作为1991年6月1的最高气温滑动值,同样的方法计算1992年6月1的最高气温滑动值,一直到2020年6月1的最高气温滑动值,然后取90%分位数作为该6月1的最高温阈值,同样的方法可以计算6月1的最低温阈值,以此类推,计算出1991-2020年中的6月1到9月30中的每一天最高温阈值和最低温阈值。 2、检测复合高温事件:对每一年的5月1到9月30,逐检查当天的最高温和最低温是否都超过对应期的阈值。如果当天的最高温 >= 最高温阈值,且最低温 >= 最低温阈值,且连续三天及以上都满足这个条件,则标记为一次复合高温事件。
04-17
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