图像阈值
图像 阈值
2023-09-11 14:22:52 时间
1、简单阈值(整个图像,采用同一个数作为阈值)
cv2.threshhold()第一个参数是原图像,第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于(有时是小于)阈值时应该被赋予的新的像素值。
OpenCV
提供了多种不同的阈值方法,这是有第四个参数来决定的。这些方法包括:
• cv2.THRESH_BINARY
• cv2.THRESH_BINARY_INV
• cv2.THRESH_TRUNC
• cv2.THRESH_TOZERO
• cv2.THRESH_TOZERO_INV
2、自适应阈值
值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是
不同的阈值,从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。
这种方法需要我们指定三个参数,返回值只有一个。
• Adaptive Method- 指定计算阈值的方法。
– cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C:阈值取自相邻区域的平
均值
– cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:阈值取值相邻区域
的加权和,权重为一个高斯窗口。
• Block Size - 邻域大小(用来计算阈值的区域大小)。
• C - 这就是是一个常数,阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常
数。
3、Otsu's二值化
简单来说就是对
一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。(对于非双峰图像,这种方法
得到的结果可能会不理想)。
这里用到到的函数还是 cv2.threshold(),但是需要多传入一个参数
(flflag):cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最
优阈值,这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化,返回的
retVal 值与设定的阈值相等。
相关文章
- 局部图像放大
- 弱监督学习框架下的图像语义分割调研
- OpenCV每日函数 杂项图像转换模块 (1) adaptiveThreshold自适应阈值函数
- 数字图像处理 使用skimage进行图像分割
- 机器学习笔记 - TransUNet 用于医学图像分割的编码器
- Atitit 传媒学院专业与课程表艾提拉总结 目录 1. 媒体分为感觉媒体、表示媒体、表现媒体、存储媒体和传输媒体1 1.1. 1、感觉媒体 如文字、数据、声音、图形、图像等。1 1.2. 表示
- Atitit 图片压缩功能 attilax艾提拉总结 缩略图功能 小于一定分辨率不压缩,防止小图放大 Resize图片缩小 图像质量参数 等比压缩 Gm的事业使用 1.更改当前目录下*
- Atitit 图像处理—图像形态学(膨胀与腐蚀)
- 【深度学习】基于 K-means 聚类算法的图像区域分割(Matlab代码实现)
- 【MATLAB内置图像实例】— 有趣的图形
- 如何使用Python实现图像融合及加法运算
- 跟我学Python图像处理丨掌握4种图像平滑算法
- 基于麻雀算法优化的Tsallis相对熵图像多阈值分割 -附代码
- 智能优化算法应用:基于GWO优化的对称交叉熵图像多阈值分割 - 附代码
- 图像切割之(一)概述
- 区分DPI、分辨率(PPI)、图像的物理大小、像素宽度
- 图像切割之(一)概述
- 【youcans 的图像处理学习课】4. 图像的叠加与混合
- 【OpenCV 例程200篇】38. 图像的反色变换(图像反转)
- 【OpenCV 例程200篇】31. 图像金字塔(cv2.pyrDown)
- 【OpenCV 例程200篇】74. 图像的抗混叠
- 计算机视觉技术 - 图像阈值
- 图像分割库segmentation_models.pytorch
- vscode中imread读取图像总是空的怎么办