OpenCV中Threshold二值化的参数
OpenCV-C++图像自适应阈值二值化处理adaptiveThreshold
OpenCV-C++图像⾃适应阈值⼆值化处理adaptiveThreshold API介绍这篇⽂章主要介绍有关adaptiveThreshold的使⽤⽅式;⾸先,来看⼀下调⽤格式;void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst,double maxValue, int adaptiveMethod,int thresholdType, int blockSize, double C );src表⽰需要进⾏⼆值化的图像;需要注意的是,该输⼊必须是8-bit单通道的图像;dst表⽰输出图像的⼆值图像;maxValue是⼀个⾮零值,⽤于对哪些满⾜条件的阈值进⾏赋值;adaptiveMethod表⽰选择哪⼀种⾃适应阈值算法;Opencv提供两种,ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C与ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,下⾯会详细介绍;thresholdType表⽰⼆值化类型,OpenCV提供两种, THRESH_BINARY与THRESH_BINARY_INV,下⾯会详细介绍;blocksize表⽰参与计算的像素的领域范围,必须使⽤奇数;C可以为正数, 零或者负数;⽤于在计算过程中容忍程度;thresholdType介绍OpenCV在adaptiveThreshold⽅法中允许使⽤两种ThresholdTypes,毕竟是进⾏⼆值化处理;分别为:THRESH_BINARYTHRESH_BINARY_INV计算⽅式如下:其中,\(src(x, y)\)表⽰原始灰度图像灰度值,\(T(x, y)\)是根据⾃适应阈值算法计算得到;计算的⽅式来⾃于adaptiveMethod; adaptiveMethod介绍OpenCV提供两种⾃适应阈值算法:ADAPTIVE_THRESH_MEAN_CADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C其中,第⼀种ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,针对像素\((x, y)\)的计算⽅式如下:\(T(x, y)\)结果是在\((x, y)\)的邻域\(blockSize \times blockSize\)范围内所有灰度值的均值减去\(C\);第⼆种ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,针对像素\((x, y)\)的计算⽅式如下:⾸先,⽣成⼀个⼤⼩为\(blockSize \times blockSize\)的⾼斯核,作为权重;其次,利⽤⾼斯核与\((x, y)\)邻域范围内灰度值,进⾏加权求和,再减去\(C\),得到\(T(x, y)\);⽰例:#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;/*** adaptiveThreshold的使⽤*/int main(){// 读取图像Mat src = imread("/home/chen/dataset/lena.jpg");if (! src.data){cout << "could not load image." << endl;return -1;}namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("src", src);// 转成灰度图Mat srcGray;cvtColor(src, srcGray, COLOR_BGR2GRAY);namedWindow("srcGray", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("srcGray", srcGray);// ⾃适应阈值⼆值化Mat srcBinary;adaptiveThreshold(~srcGray, srcBinary, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, -2); namedWindow("srcBinary", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("srcBinary", srcBinary);waitKey(0);return 0;}。
cv2threshold函数
cv2threshold函数一、简介cv2.threshold函数是OpenCV库中的一个图像处理函数，用于对图像进行二值化处理。
二值化是将图像转换为黑白两种颜色的处理方式，可以将复杂的图像简化为更易于处理的形式。
二、函数原型retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)参数说明：- src：输入图像，必须为单通道灰度图像。
- thresh：阈值，用于将灰度值大于阈值的像素置为maxval，小于等于阈值的像素置为0。
- maxval：二值化后的最大灰度值，一般设置为255。
- type：二值化类型，包括cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO和cv2.THRESH_TOZERO_INV。
返回值：- retval：选取的阈值。
- dst：输出图像。
三、使用示例下面是一个使用cv2.threshold函数进行二值化处理的示例代码：```pythonimport cv2img = cv2.imread('test.jpg', 0) # 读取灰度图像retval, dst = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow('original', img)cv2.imshow('binary', dst)cv2.waitKey(0)```四、参数调节在实际应用中，我们可能需要根据不同场景和需求来调节参数。
下面介绍一些常用的参数调节方法。
1. 阈值调节阈值是二值化处理中最重要的参数，它决定了图像二值化后的效果。
一般情况下，我们可以通过试验不同的阈值来确定最佳的阈值。
```pythonimport cv2img = cv2.imread('test.jpg', 0)for i in range(0, 255, 10):retval, dst = cv2.threshold(img, i, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('threshold: {}'.format(i), dst)cv2.waitKey(0)```上述代码中，我们使用了一个循环来尝试不同的阈值，并将结果显示在窗口中。
利用opencv在python平台上实现二值变换伽马变换对数变换补色变换等
利用opencv在python平台上实现二值变换伽马变换对数变换补色变换等在Python平台上，可以使用OpenCV库来实现各种图像处理操作，包括二值变换、伽马变换、对数变换和补色变换等。
下面将详细介绍每种变换的实现方法。
1.二值转换：二值变换是将灰度图像转换为二值图像，只包含黑色和白色两种颜色。
常用的二值化方法包括全局阈值和自适应阈值等。
-全局阈值法：全局阈值法是基于全局图像统计信息确定一个阈值，将灰度值高于该阈值的像素设为白色，否则设为黑色。
在OpenCV中，可以使用cv2.threshold(函数来实现全局阈值化。
具体代码如下：```pythonimport cv2#读取灰度图像image = cv2.imread("image.png", 0)#全局阈值化_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255,cv2.THRESH_BINARY)#显示二值图像cv2.imshow("Binary Image", binary_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```-自适应阈值法：自适应阈值法是根据图像的局部统计信息确定每个像素的阈值，从而得到更好的二值化结果。
在OpenCV中，可以使用cv2.adaptiveThreshold(函数来实现自适应阈值化。
具体代码如下：```pythonimport cv2#读取灰度图像image = cv2.imread("image.png", 0)#自适应阈值化binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) #显示二值图像cv2.imshow("Binary Image", binary_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```2.伽马变换：伽马变换是一种灰度拉伸方法，通过非线性操作改变图像的明暗度。
cv2.threshold 用法
文章标题：深度解析cv2.threshold的用法在图像处理和计算机视觉的领域中，cv2.threshold是一个非常重要的函数，它经常被用来进行图像的二值化处理。
在本文中，我们将从简单的用法开始，逐步探讨cv2.threshold在图像处理中的广泛应用和深层次的原理。
1. cv2.threshold的基本用法在图像处理中，我们经常需要将一幅灰度图像转换为二值图像，以便于后续处理和分析。
cv2.threshold函数能够帮助我们实现这一目的。
它的基本用法非常简单：```pythonret, binary_image = cv2.threshold(gray_image, threshold_value, max_value, threshold_type)```其中，gray_image是输入的灰度图像，threshold_value是设定的阈值，max_value是输出的最大值，threshold_type是阈值化的类型。
2. cv2.threshold的参数解释和实际应用接下来，我们将深入解释每个参数的含义和实际应用场景。
首先是threshold_value，它代表了设定的阈值。
这个阈值的选择对于图像的二值化效果至关重要。
如果选择的阈值过高或过低，可能会导致图像细节丢失或噪声过多。
在实际应用中，我们通常需要根据图像的特点和需求来选择合适的阈值。
3. cv2.threshold的应用举例以下是一个实际的应用举例：假设我们需要对一张印刷体的黑白照片进行二值化处理，以便于后续文字识别。
我们可以使用cv2.threshold 函数，根据图像的灰度分布特点，选择合适的阈值进行二值化处理。
4. cv2.threshold的深层次原理除了基本的二值化处理外，cv2.threshold还可以根据不同的threshold_type参数实现各种不同的阈值化效果，比如大津法、自适应阈值等。
这些深层次的原理需要我们深入理解图像处理和统计学知识，以便在实际应用中选择合适的阈值类型。
python createlinesegmentdetector参数600字
python createlinesegmentdetector参数600字createLineSegmentDetector 是OpenCV 中的一个函数，用于创建线段检测器。
这个函数在OpenCV 4.4.0 之后被弃用，建议使用createLineSegmentsDetector 代替。
以下是createLineSegmentsDetector 函数的参数说明：1. threshold：二值化阈值。
这是一个介于0和255之间的整数。
默认值为100。
当此阈值高于图像中的像素值时，该像素将被视为边缘。
2. max_size：线段的最大长度（以像素为单位）。
如果线段长度超过此值，则将其视为噪声。
默认值为0，表示不限制线段的最大长度。
3. min_length：线段的最小长度（以像素为单位）。
如果线段长度小于此值，则将其视为噪声。
默认值为0，表示不限制线段的最小长度。
4. max_num：允许的最大线段数量。
如果检测到的线段数量超过此值，则只保留前N个线段。
默认值为0，表示不限制线段数量。
5. min_density：允许的最小线段密度（以像素为单位）。
如果线段的密度小于此值，则将其视为噪声。
默认值为0，表示不限制线段密度。
6. force_threshold：是否强制使用阈值法进行边缘检测。
如果设置为True，则将使用阈值法进行边缘检测，即使其他算法可能更适合于特定图像。
默认值为False。
7. lines：输出参数，存储检测到的线段。
这是一个NumPy数组，其形状为(n, 1, 2)，其中n是检测到的线段数量。
Python+OpenCV图像处理（十）——图像二值化
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点的设置为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 cvimport 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(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)print("threshold value %s"%ret)dWindow("binary0", cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow("binary0", binary)#局部阈值def local_threshold(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输⼊图像灰度化#⾃适应阈值化能够根据图像不同区域亮度分布，改变阈值binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY, 25, 10) dWindow("binary1", cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow("binary1", binary)#⽤户⾃⼰计算阈值def custom_threshold(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输⼊图像灰度化h, w =gray.shape[:2]m = np.reshape(gray, [1,w*h])mean = m.sum()/(w*h)print("mean:",mean)ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY)dWindow("binary2", cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow("binary2", binary)src = cv.imread('E:/imageload/kobe.jpg')dWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL) #设置为WINDOW_NORMAL可以任意缩放cv.imshow('input_image', src)threshold_demo(src)local_threshold(src)custom_threshold(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()运⾏结果：注意：1.全局阈值①OpenC的threshold函数进⾏全局阈值。
openCV的图像处理计算机视觉学习笔记-二值化Thresholding
在图像处理中，Thresholding中文翻译过来叫二值化或者阈值化。
二值化就是把图片传换成只有white和black这两种颜色。
通过Thresholding，可以让图片中感兴趣的颜色变成主角--white，其余的颜色全部隐藏--black。
另外，二值化后的图片也便于计算机进行分析，因为边缘轮廓十分清晰，所以计算机可以轻松找到边界线。
然而，在找边界这方面，Thresholding并不是特别好的算法，有些时候遇到某些特殊图片效果也不好。
In [2]:from imutils import*In [3]:image = imread('image/coins.jpg')show(image)In [5]:gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)plt.imshow(gray,'gray')plt.axis('off')plt.show()• cv2.THRESH_BINARY• cv2.THRESH_BINARY_INV• cv2.THRESH_TRUNC• cv2.THRESH_TOZERO• cv2.THRESH_TOZERO_INVIn [15]:ret1,thresh1 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)ret2,thresh2 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)ret3,thresh3 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)ret4,thresh4 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)ret5,thresh5 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)In [16]:titles = ['original','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV'] images = [gray, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]plt.figure(figsize=(15,5))for i in range(6):plt.subplot(2,3,i+1)plt.imshow(images[i],'gray')plt.title(titles[i])plt.axis('off')plt.show()show(cv2.bitwise_and(image, image, mask=thresh1))Otsu’s Method自动选择阈值In [18]:image = imread('image/opencv_logo.png')show(image)gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)plt.imshow(gray,'gray')plt.axis('off')plt.show()In [43]:ret1,thresh1 = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)ret2,thresh2 = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) print('ret1:',ret1)print('ret2:',ret2)ret1: 164.0ret2: 164.0In [44]:plt.imshow(thresh1,'gray')plt.axis('off')plt.show()plt.imshow(thresh2,'gray')plt.axis('off')plt.show()Adaptive Thresholding自适应阈值在前面的部分我们使用是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。
opencv阈值处理--threshold函数、自适应阈值处理、Otsu处理（大津法）
opencv阈值处理--threshold函数、⾃适应阈值处理、Otsu处理（⼤津法）threshold函数retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)'''retval：返回的阈值；dst：阈值分割结果图像src：输⼊图像thresh：阈值；maxval：需设定的最⼤值type：阈值分割类型'''简单的阈值分割类型有：cv.THRESH_BINARYcv.THRESH_BINARY_INVcv.THRESH_TRUNCcv.THRESH_TOZEROcv.THRESH_TOZERO_INV1import matplotlib.pyplot as plt2import numpy as np3import cv2 as cv45 img = cv.imread(r'Lena.png')6 imgray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)7 t1, rst1 = cv.threshold(imgray,127,255,cv.THRESH_BINARY) # ⼆值化阈值处理。
⼤于127的像素点会被处理为255，其余处理为08 t2, rst2 = cv.threshold(imgray,127,255,cv.THRESH_BINARY_INV) # 反⼆值化阈值处理。
灰度值⼤于127的像素点处理为0，其余为2559 t3, rst3 = cv.threshold(imgray,127,255,cv.THRESH_TRUNC) # 截断阈值化处理。
⼤于127的像素点处理为127，其余保持不变10 t4, rst4 = cv.threshold(imgray,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV) # 超阈值零处理。
⼤于127的像素点处理为0，其余保持不变11 t5, rst5 = cv.threshold(imgray,127,255,cv.THRESH_TOZERO) # 低阈值零处理。
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OpenCV中Threshold二值化的参数
2008-10-29 00:59
研究下对图像二值化的理解
Threshold
对数组元素进行固定阈值操作
void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold,
double max_value, int threshold_type );
src
原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数).
dst
输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit.
threshold
阈值
max_value
使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值. threshold_type
阈值类型 (见讨论)
函数 cvThreshold 对单通
道数组应用固定阈值操作。
该函数的典型应用是对灰
度图像进行阈值操作得到
二值图像。
(cvCmpS 也可以
达到此目的) 或者是去掉
噪声，例如过滤很小或很大
象素值的图像点。
本函数支
持的对图像取阈值的方法
由 threshold_type 确定:
threshold_type=CV_THRES
H_BINARY:
dst(x,y) = max_value, if
src(x,y)>threshold
0, otherwise
threshold_type=CV_THRES
H_BINARY_INV:
dst(x,y) = 0, if
src(x,y)>threshold
max_value,
otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:
dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold src(x,y), otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:
dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold
0, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold
src(x,y), otherwise。