OpenCV图像的二值化怎么实现

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图像二值化（ Image Binarization）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。

二值化的原理

import cv2img = cv2.imread('img/lena.jpg')# 转为灰度图new_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)height, width = new_img.shape[0:2]# 设置阈值thresh = 60# 遍历每一个像素点for row in range(height):    for col in range(width):        # 获取到灰度值        gray = new_img[row, col]        # 如果灰度值高于阈值 就等于255最大值        if gray > thresh:            new_img[row, col] = 255        # 如果小于阈值，就直接改为0        elif gray < thresh:            new_img[row, col] = 0cv2.imshow('img', new_img)cv2.waitKey()

OpenCV提供的图像二值化API

threshold()方法参数：

• 图片矩阵

• 阈值

• 图片中的最大值

• 二值化的方式

二值化的方式：

import cv2img = cv2.imread('img/lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)thresh, new_img = cv2.threshold(img, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)print(thresh)cv2.imshow('img', img)cv2.imshow('NEW_IMG', new_img)cv2.waitKey()

自适应阈值

使用一个全局值作为阈值。但是在所有情况下这可能都不太好。

如果图像在不同区域具有不同的照明条件。

在这种情况下，自适应阈值阈值可以帮助。这里，算法基于其周围的小区域确定像素的阈值。

因此，我们为同一图像的不同区域获得不同的阈值，这为具有不同照明的图像提供了更好的结果。

adaptlive()方法参数：

• 图片矩阵

• 图片灰度最大值

• 计算阈值的方法

• 阈值类型

• 处理块大小

• 算法所用的常量C

cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：该阈值是该附近区域减去恒定的平均Ç。

cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：阈值是邻域值减去常数C的高斯加权和。

import cv2img = cv2.imread('img/lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)thresh_img = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 5)cv2.imshow('thresh_img', thresh_img)cv2.waitKey()

大津算法（最大类间方差法）

图像分割中阈值选取的最佳算法

threshold(gaussian_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

import cv2img = cv2.imread('img/lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 使用255的阈值进行二值化ret, thresh_img = cv2.threshold(img, 255, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow('normal', thresh_img)# 使用高斯滤波模糊图像  参数1： 图片矩阵  参数2：卷积核 参数3： 越大越模糊gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)cv2.imshow('gaussian_img', gaussian_img)# 使用大津算法0阈值二值化经过高斯滤波模糊后的图像ret, thresh_img = cv2.threshold(gaussian_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)cv2.imshow('otsu', thresh_img)cv2.imshow('img', img)cv2.waitKey()

以上就是关于“OpenCV图像的二值化怎么实现”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注编程网行业资讯频道。