简单阈值(全局阈值) 函数:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None),返回两个值retVal(阈值) 和 threshImg(处理后的图像) 函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型 阈值类型一般 ...
cv::threshold GrayImg, Bw, , , CV THRESH BINARY CV THRESH OTSU 灰度图像二值化 CV THRESH OTSU是提取图像最佳阈值算法。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值。 OpenCV阈值分割的几种方法 types c.h中的定义 : Threshold types enum CV ...
2015-07-25 11:23 0 6141 推荐指数:
简单阈值(全局阈值) 函数:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None),返回两个值retVal(阈值) 和 threshImg(处理后的图像) 函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型 阈值类型一般 ...
cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY ...
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 ...
简介: 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大(何为类间方差?原理中有介绍)。 OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差 ...
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 ...
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。 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 ...
https://segmentfault.com/a/1190000015647247 ...
在opencv2中,threshold函数可以进行阈值化操作。 参数: src:原图像。 dst:结果图像。 thresh:当前阈值。 maxVal:最大阈值,一般为255. thresholdType:阈值类型,主要有下面几种 ...