open cv学习 (五) 图像的阈值处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了open cv学习 (五) 图像的阈值处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

图像的阈值处理

demo1
# 二值化处理黑白渐变图
import cv2
img = cv2.imread("./img.png", 0)
# 二值化处理
t1, dst = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo2
# 二值化处理黑白渐变图
import cv2
img = cv2.imread("./img.png", 0)
# 二值化处理
t1, dst1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
t2, dst2 = cv2.threshold(img, 210, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.imshow("dst2", dst2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo3
# 二值化处理黑白渐变图
import cv2
img = cv2.imread("./img.png", 0)
# 二值化处理
t1, dst1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
t2, dst2 = cv2.threshold(img, 210,150, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.imshow("dst2", dst2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo4
# 反二值化处理
import cv2
img = cv2.imread("./img.png", 0)
# 二值化处理
t1, dst1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
t2, dst2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.imshow("dst2", dst2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo5
# 零处理---低于阈值0处理
import cv2
img = cv2.imread("./img.png", 1)
# 二值化处理
t1, dst1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.imwrite("./myimg.jpg", dst1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo6
# 零处理---高于阈值0处理
import cv2
img = cv2.imread("./img.png", 0)
# 二值化处理
t1, dst1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.imwrite("./myimg.jpg", dst1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo7
# 截断处理---大于阈值阈值处理
import cv2
img = cv2.imread("./img.png")
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
athdMEAM = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 5, 3)
athdGAUS = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 5, 3)
cv2.imshow("athdMEAM", athdMEAM)
cv2.imshow("athdGAUS", athdGAUS)
# cv2.imwrite("./myimg.jpg", dst1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
demo8
# OTsu方法
import cv2
img = cv2.imread("./img.png", 1)
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

t1, dst1 = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
cv2.putText(dst1, "best threshold" + str(t1), (0, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 0), 2)

cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-658670.html

到了这里,关于open cv学习 (五) 图像的阈值处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【计算机视觉—python 】 图像处理入门教程 —— 图像属性、像素编辑、创建与复制、裁剪与拼接【 openCV 学习笔记 005 to 010 and 255】

    OpenCV中读取图像文件后的数据结构符合Numpy的ndarray多维数组结构,因此 ndarray 数组的属性和操作方法可用于图像处理的一些操作。数据结构如下图所示: img.ndim:查看代表图像的维度。彩色图像的维数为3,灰度图像的维度为2。 img.shape:查看图像的形状,代表矩阵的行数(高

    2024年01月19日
    浏览(68)
  • opencv-28 自适应阈值处理-cv2.adaptiveThreshold()

    对于色彩均衡的图像,直接使用一个阈值就能完成对图像的阈值化处理。但是,有时图像的色彩是不均衡的,此时如果只使用一个阈值,就无法得到清晰有效的阈值分割结果图像。 有一种改进的阈值处理技术,其使用变化的阈值完成对图像的阈值处理,这种技术被称为自适应

    2024年02月15日
    浏览(39)
  • 计算机图形图像技术(OpenCV核心功能、图像变换与图像平滑处理)

    1、显示图像 ①功能:在指定窗口中显示图像。 ②参数: name 为窗口的名字; image 为待显示的图像。 ③说明:可显示彩色或灰度的字节图像和浮点数图像,彩色图像数据按BGR顺序存储。 2、读入图像 ①功能:从指定文件读入图像。 ②参数: filename 为图像文件名,支持BMP、

    2024年02月03日
    浏览(46)
  • 【OpenCV】计算机视觉图像处理基础知识

    目录 前言 推荐 1、OpenCV礼帽操作和黑帽操作 2、Sobel算子理论基础及实际操作 3、Scharr算子简介及相关操作 4、Sobel算子和Scharr算子的比较 5、laplacian算子简介及相关操作 6、Canny边缘检测的原理 6.1 去噪 6.2 梯度运算 6.3 非极大值抑制 6.4 滞后阈值 7、Canny边缘检测的函数及使用

    2024年02月05日
    浏览(55)
  • 入门OpenCV:图像阈值处理

    图像阈值是一种简单、高效的图像分割方法,目的是将图像转换成二值图像。这个过程涉及比较像素值和阈值,根据比较结果来确定每个像素点的状态(前景或背景)。图像阈值在处理二维码、文本识别、物体跟踪等领域中非常有用。本博客旨在简介OpenCV中的阈值处理方法,

    2024年02月19日
    浏览(43)
  • 计算机视觉传统图像处理库opencv的使用

    人工智能领域的图像处理分支,整理了计算机视觉传统图像处理库opencv的使用网址链接。 opencv使用范围,主要用在计算机视觉、视频分析、机器学习、医学影像处理、自动驾驶、工业检测、游戏开发上。 1):opencv效果视频 opencv10个应用场景 - 知乎 2):opencv介绍 AI必备技能

    2024年02月09日
    浏览(42)
  • opencv(三)边界填充、图像融合、图像阈值处理

    提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 边界填充就是将图片按一定的方法将图片的四周向外填充并将图片放大 因为opencv中的颜色通道不是RGB而是BGR,所以我们要用到之前讲到的分割将颜色通道重新整合成RGB后再用matplotlib库将其画出 BORDER_R

    2024年02月21日
    浏览(54)
  • OpenCV-Python学习(10)—— OpenCV 图像二值化处理(cv.threshold)

    1. 学习目标 理解图像的分类,不同类型的图像的区别; 对图像进行二值化处理,对【 cv.threshold 】函数的理解。 2. 图像分类 2.1 不同类型图像说明 按照颜色对图像进行分类,可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。 二值图像: 只有黑色和白色两种颜色的图像。 每个像素

    2024年02月03日
    浏览(69)
  • OpenCV处理图像和计算机视觉任务时常见的算法和功能

    当涉及到OpenCV处理图像和计算机视觉任务时,有许多常见的具体算法和功能。以下是一些更具体的细分: 图像处理算法: 图像去噪 :包括均值去噪、高斯去噪、中值滤波等,用于减少图像中的噪声。 直方图均衡化 :用于增强图像的对比度,特别适用于低对比度图像。 边缘

    2024年02月11日
    浏览(40)
  • 基于 OpenCV 的车辆变道检测,计算机视觉+图像处理技术

    本期教程我们将和小伙伴们一起研究如何使用计算机视觉和图像处理技术来检测汽车在行驶中时汽车是否在改变车道!大家一定听说过使用 OpenCV 的 haar 级联文件可以检测到面部、眼睛等,但是如果目标是汽车,公共汽车呢? 01. 数据集 我们将道路上汽车的视频文件用作数据

    2024年01月25日
    浏览(69)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包