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)

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