OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold

OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold

二值化

定义:图像的二值化,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只有黑和白的视觉效果。灰度值0:黑,灰度值255:白

一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(Binarization)。

threshold

cv2.threshold(img, threshold, maxval,type)

其中:

threshold是设定的阈值

maxval是当灰度值大于(或小于)阈值时将该灰度值赋成的值

type规定的是当前二值化的方式

OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold_第1张图片

代码实现

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2

img1 = cv2.imread('opencv.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# cv2.THRESH_OTSU   作为图像自适应二值化的一个很优的算法Otsu大津算法的参数
ret, binary = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# cv2.THRESH_BINARY    大于阈值的部分被置为255,小于部分被置为0
ret, binaryinv = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# cv2.THRESH_BINARY_INV    大于阈值部分被置为0,小于部分被置为255
ret, trunc = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
# cv2.THRESH_TRUNC     大于阈值部分被置为threshold,小于部分保持原样
ret, tozero = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
# cv2.THRESH_TOZERO   小于阈值部分被置为0,大于部分保持不变
ret, tozeroinv = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
# cv2.THRESH_TOZERO_INV    大于阈值部分被置为0,小于部分保持不变
while True:
    cv2.imshow('img1', img1)
    cv2.imshow('binary', binary)
    cv2.imshow('binaryinv', binaryinv)
    cv2.imshow('trunc', trunc)
    cv2.imshow('tozero', tozero)
    cv2.imshow('tozeroinv', tozeroinv)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold_第2张图片
OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold_第3张图片

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