OpenCV---图像二值化

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opencv图像二值化的函数cvThreshold()。 cvAdaptiveThreshol

OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值第四个参数表示最大值. 第五…

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 as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr…

[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,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. python代码层面知识点: opencv中图像二值化方法: OTSU Triangle 自动和手动自适应阈值 import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray =…

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法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 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阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来…

C# 指针操作图像二值化处理

/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param> /// <returns></returns> private static unsafe Bitmap Binaryzation(Bitmap bmp) { BitmapData dstData = bmp.LockBits(, , bmp.Width, bmp.Height…

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阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小.不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值.常用的局部自适应阈值有:1)局部邻域块的均值:2)局部邻域块的高斯加权和. /**…

MATLAB：图像二值化、互补图（反运算）（im2bw，imcomplement函数）

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J…