opencv二值化详解

 

大家好，今天来跟大家讲讲 opencv二值化。 先从一个比较经典的方法开始讲解，看 opencv官方文档： 二值化（binary）的定义：在一个输入图像中，将其一个像素点设置为0,将其两个像素点设置为1。 二值化可以使图像中的每个像素值都被指定为0或1。在二值化之前，每个像素都是灰度的。 二值化是图像处理中最常用的方法之一，它的目的是将一个像素点从灰度图像转变成彩色图像。可以说二值化是一种常用的图像处理技术。 我们先来看下 opencv官方文档的方法： 从上面这段话，我们可以看到，对于一幅图片来说，二值化后需要先对图片进行归一化，然后再转换成彩色图像。 在 opencv官方文档中，把二值化分为三个步骤： 1、归一化图像； 2、转换为彩色图像； 我们先来看下二值化的定义：

• 1、归一化图像

  归一化图像主要是为了解决在二值化过程中，因为光照变化或者像素颜色不一致而产生的影响，从而使得图像的像素点的灰度大小一致，以方便后期二值化操作。 在 opencv官方文档中，对于一个物体来说，其像素点可以按照以下方式来设置： 这种设置方式就是我们平时说的归一化图像，那么这里有个问题，就是如果物体中包含了多个像素点怎么办？为了解决这个问题，在 opencv官方文档中给出了一个简单的处理方法： 通过这个方法，我们可以对物体进行归一化。这个方法的思路非常简单，就是将物体中所有的像素点进行统一处理。 这种归一化方式对于物