本文主要是介绍opencv读取图片并将图片二值化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
opencv读取图片并将图片二值化
要使用OpenCV读取图片并将图片二值化，您可以使用cv2.imread函数来读取图片，并使用cv2.threshold函数来将图片二值化。以下是一个示例代码：
import cv2# 读取图片，第二个参数为读取方式，cv2.IMREAD_GRAYSCALE表示以灰度图像形式读取
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 检查图片是否成功读取
if image is None:print("图片读取失败")
else:# 使用Otsu阈值法进行二值化处理# retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])# src：输入图像，thresh：阈值，maxval：当像素值超过阈值（或小于阈值，根据type决定）时赋予的新值# type：阈值类型，cv2.THRESH_BINARY表示二进制阈值化，cv2.THRESH_BINARY_INV表示反向二进制阈值化ret, binary_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)# 显示原图像和二值化后的图像cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('Binary Image', binary_image)# 等待用户按键，若用户按下'q'键，则退出if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):cv2.destroyAllWindows()# 保存二值化后的图像cv2.imwrite('binary_image.jpg', binary_image)
在这段代码中，我们首先读取了一张灰度图像。然后，我们使用cv2.threshold函数和cv2.THRESH_OTSU阈值方法来对图像进行二值化处理。cv2.THRESH_OTSU会自动计算一个阈值，使得图像中的两个类别（前景和背景）之间的方差最大化。
二值化后的图像将被显示，并可以通过按下’q’键来关闭图像窗口。最后，我们将二值化后的图像保存到文件中。
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