本文主要是介绍cv2.threshold 图像二值化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
图像二值化
- what
- parameters
- 示例
what
cv2.threshold
是OpenCV中用于进行图像二值化的函数。它的作用是将输入图像的像素值转换为两个可能的值之一,通常是0(黑色)或255(白色),根据一个设定的阈值。图像二值化通常用于分割图像中的目标对象或区域,并将它们与背景分开。
parameters
retval, thresholded_image = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])
-
src
:要进行二值化的输入图像。 -
thresh
:阈值,用于决定像素值将被分配到哪个类别(0或maxval)。根据不同的type,thresh可以是一个单一的阈值值或一个阈值图像。 -
maxval
:当像素值大于阈值时,它将被赋予的值。通常是255(白色)。 -
type
:二值化的类型,用于确定如何应用阈值。可以是以下值之一:- cv2.THRESH_BINARY:如果像素值大于阈值,则将其设置为maxval,否则设置为0。
- cv2.THRESH_BINARY_INV:如果像素值大于阈值,则将其设置为0,否则设置为maxval。
- cv2.THRESH_TRUNC:如果像素值大于阈值,则将其截断为阈值,否则保持不变。
- cv2.THRESH_TOZERO:如果像素值大于阈值,则保持不变,否则设置为0。
- cv2.THRESH_TOZERO_INV:如果像素值大于阈值,则设置为0,否则保持不变。
dst(可选):输出图像,如果提供,则直接将结果赋值给dst。 - cv2.threshold的返回值是一个元组,包含两个值:
-
retval
:用于在cv2.THRESH_OTSU和cv2.THRESH_TRIANGLE等情况下返回自动计算的阈值。在通常的情况下,可以忽略它。 -
thresholded_image
:经过二值化处理的输出图像。
示例
Image.png
import cv2# 读取图像
image = cv2.imread('Image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 应用二值化
thresh = 128 # 阈值
maxval = 255 # 最大值
ret, thresholded_image = cv2.threshold(image, thresh, maxval, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值化后的图像
# cv2.imshow('Thresholded Image', thresholded_image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
# 显示图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(thresholded_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()
在这个示例中,我们将输入灰度图像使用阈值128进行二值化,并将像素值大于128的部分设置为255(白色),小于128的部分设置为0(黑色)。
这篇关于cv2.threshold 图像二值化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!