OpenCV---超大图像二值化和空白区域过滤
超大图像的二值化方法
1.可以采用分块方法, 2.先缩放处理就行二值化,然后还原大小
一:分块处理超大图像的二值化问题
def big_image_binary(image):
print(image.shape) #(, , ) #超大图像,屏幕无法显示完整
cw,ch = ,
h,w = image.shape[:]
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理
for row in range(,h,ch):
for col in range(,w,cw):
roi = gray[row:row+ch,col:col+cw] #获取分块
# ret,binary = cv.threshold(roi,,,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU) #全局阈值
binary = cv.adaptiveThreshold(roi,,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY,,) #局部阈值
gray[row:row + ch, col:col + cw] = binary #分块覆盖
print(np.std(binary),np.mean(binary)) cv.imwrite("binary2.jpg",gray)
(一)全局阈值处理
ret,binary = cv.threshold(roi,,,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU) #全局阈值
(二)局部阈值(更好)
binary = cv.adaptiveThreshold(roi,,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY,,) #局部阈值
二:空白区域过滤
def big_image_binary(image):
print(image.shape) #(, , )
cw,ch = ,
h,w = image.shape[:]
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理
for row in range(,h,ch):
for col in range(,w,cw):
roi = gray[row:row+ch,col:col+cw] #获取分块
dev = np.std(roi)
avg = np.mean(roi)
if dev < and avg > : #满足条件,接近空白区域,让他变黑
gray[row:row + ch, col:col + cw] = #全部都赋值为0
else:
ret,binary = cv.threshold(roi,,,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
gray[row:row + ch, col:col + cw] = binary
print(np.std(binary), np.mean(binary)) cv.imwrite("binary.jpg",gray)
相关知识补充
(一)numpy中相关方法介绍
numpy mean()用法返回数组元素的平均值
(二)空白图像的过滤(当我们确认该区域为空白图像,可以不作处理,不进行二分处理)
print(np.std(binary),np.mean(binary))
通过上面获取图像的标准差和平均值,当标准差为0,平均值为255时,代表该区域为空白区域
我们可以将该空白区域(或者满足一定条件的区域),直接设置为0或者255或者其他想要获取的图像,不需要进行多余的阈值二分
OpenCV---超大图像二值化和空白区域过滤的更多相关文章
- opencv python 图像二值化/简单阈值化/大津阈值法
pip install matplotlib 1简单的阈值化 cv2.threshold第一个参数是源图像,它应该是灰度图像. 第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值, 第三个参数是maxVal,它表 ...
- 10、OpenCV Python 图像二值化
__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化(黑0和白 255)---------- ...
- [python-opencv]超大图像二值化方法
*分块 *全局阈值 VS 局部阈值 import cv2 as cv import numpy as np def big_image_binary(image): print(image.shape ...
- [python-opencv]图像二值化【图像阈值】
图像二值化[图像阈值]简介: 如果灰度图像的像素值大于阈值,则为其分配一个值(可以是白色255),否则为其分配另一个值(可以是黑色0) 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255,也就是将整个 ...
- Python+OpenCV图像处理(十)—— 图像二值化
简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy ...
- OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化
在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方 ...
- 致敬学长!J20航模遥控器开源项目计划【开局篇】 | 先做一个开机界面 | MATLAB图像二值化 | Img2Lcd图片取模 | OLED显示图片
我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/C ...
- C# 指针操作图像 二值化处理
/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param& ...
- openCV_java 图像二值化
较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化 ...
随机推荐
- Python爬虫入门(7):正则表达式
下面就开始介绍一个十分强大的工具,正则表达式! 1.了解正则表达式 正则表达式是对字符串操作的一种公式,就是用事先定义好的一些特定字符.及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串” ...
- loadrunner11--基础使用
每次开启电脑都需要破解一次Lr,汉化版的有问题,建议使用英文版的.我测试的环境是Windows7+IE8+LR11.(在Windows10上试过,谷歌和IE11都不能正常运行),以下我会具体来操作,最 ...
- “取件帮”微信小程序宣传视频链接及内容介绍
1.视频链接 视频上传至优酷自频道,地址链接:http://v.youku.com/v_show/id_XMzg2NTM3OTc5Ng==.html?spm=a2hzp.8253869.0.0 2.视 ...
- tensorflow之分类学习
写在前面的话 MNIST教程是tensorflow中文社区的第一课,例程即训练一个 手写数字识别 模型:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_be ...
- Java GUI 点击按钮退出
import java.awt.*; import java.awt.event.*; public class TestFrameTwo implements ActionListener { Fr ...
- 在服务器中使用 Entity Framework 的 Migration 更新数据库
在开发环境中,每次我们对要对数据库进行更改,比如增加修改表字段等.改好Entity类后,我们只需在Nuget程序包管理控制台运行 update-database 脚本却可: update-databa ...
- java分页算法
int totalPageNum = (totalRecord + pageSize - 1) / pageSize;
- c# assembly
string path = @"c:\text.dll" Assembly assembly = Assembly.LoadFile(path); path = "MyP ...
- 【ASP.NET Core 】ASP.NET Core 源码学习之 Logging[1]:Introduction
在ASP.NET 4.X中,我们通常使用 log4net, NLog 等来记录日志,但是当我们引用的一些第三方类库使用不同的日志框架时,就比较混乱了.而在 ASP.Net Core 中内置了日志系统, ...
- 矩阵快速幂模板(pascal)
洛谷P3390 题目背景 矩阵快速幂 题目描述 给定n*n的矩阵A,求A^k 输入输出格式 输入格式: 第一行,n,k 第2至n+1行,每行n个数,第i+1行第j个数表示矩阵第i行第j列的元素 输出格 ...