opencv+python(二值化图像)

1、全局二值化:将图像全部变成两种值,比如:0,255

threshold(src: ndarray(图像,最好是灰度图)

thresh: float,(阙值)

maxval: float,(最大值)

type: int,(操作类型)

dst: ndarray(输出图片)

复制代码
img = cv2.imread('3.jpg')
 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    #注意该函数会返回两个值,一个是阈值,一个是处理后的图片
    thresh,dst=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imshow("dst", dst)

    cv2.waitKey(0)

2、自适应阈值二值化

返回值只有一个

adaptiveThreshold(src: Mat | ndarray[Any, dtype[generic]] | ndarray,

maxValue: float,

adaptiveMethod: int, (指定计算阈值的方法)

thresholdType: int,

blockSize: int,(计算阈值的区域大小,只能为奇数如:3,5,7)

C: float,(计算出来的值会减去这个常数)

dst: Mat

复制代码
#调整窗口的大小
    cv2.namedWindow('dst',cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.resizeWindow('dst',800,600)
    
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    dst=cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,0)
    cv2.imshow("dst", dst)

    cv2.waitKey(0)

3、 #调整窗口的大小

cv2.namedWindow('dst',cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.resizeWindow('dst',800,600)

相关推荐
CoovallyAIHub17 小时前
仅192万参数的目标检测模型,Micro-YOLO如何做到目标检测精度与效率兼得
深度学习·算法·计算机视觉
liu****17 小时前
深度学习简介
人工智能·python·深度学习·python基础
无垠的广袤17 小时前
【工业树莓派 CM0 NANO 单板计算机】基于舵机和人脸识别的智能门禁系统
linux·python·opencv·yolo·ai·树莓派
大学生毕业题目17 小时前
毕业项目推荐:102-基于yolov8/yolov5/yolo11的行人车辆检测识别系统(Python+卷积神经网络)
人工智能·python·yolo·目标检测·cnn·pyqt·行人车辆检测
sali-tec17 小时前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章10-中值滤波
图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉
嫂子的姐夫17 小时前
017-续集-贝壳登录(剩余三个参数)
爬虫·python·逆向
4***175417 小时前
Python 小游戏实战:打造视觉精美的数独小游戏
开发语言·python·pygame
星浩AI17 小时前
从0到1:用LlamaIndex工作流构建Text-to-SQL应用完整指南
人工智能·后端·python
s090713617 小时前
【计算机视觉】详解立体匹配算法:原理、公式与核心策略
人工智能·算法·计算机视觉·立体匹配
Coovally AI模型快速验证17 小时前
YOLO-Maste开源:首个MoE加速加速实时检测,推理提速17.8%
人工智能·yolo·计算机视觉·百度·人机交互