python实现opencv学习十四：图像二值化

本文主要是介绍python实现opencv学习十四：图像二值化，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！

图像二值化：基于图像的直方图来实现的，0白色 1黑色

一：全局

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np#图像二值化 0白色 1黑色
#全局阈值
def threshold_image(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow("原来", gray)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)#大律法,全局自适应阈值 参数0可改为任意数字但不起作用print("阈值：%s" % ret)cv.imshow("OTSU", binary)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)#TRIANGLE法,，全局自适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作用，适用于单个波峰print("阈值：%s" % ret)cv.imshow("TRIANGLE", binary)ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY)# 自定义阈值为150,大于150的是白色 小于的是黑色print("阈值：%s" % ret)cv.imshow("自定义", binary)ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)# 自定义阈值为150,大于150的是黑色 小于的是白色print("阈值：%s" % ret)cv.imshow("自定义反色", binary)ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TRUNC)# 截断 大于150的是改为150  小于150的保留print("阈值：%s" % ret)cv.imshow("截断1", binary)ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TOZERO)# 截断 小于150的是改为150  大于150的保留print("阈值：%s" % ret)cv.imshow("截断2", binary)src = cv.imread("C://1.jpg")
threshold_image(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行结果：

函数threshold()的参数说明：

    cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)#大律法,全局自适应阈值 参数0可改为任意数字但不起作用
    cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)#TRIANGLE法,，全局自适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作用，适用于单个波峰
    cv.THRESH_BINARY)# 自定义阈值为150,大于150的是白色 小于的是黑色
    cv.THRESH_BINARY_INV)# 自定义阈值为150,大于150的是黑色 小于的是白色
    cv.THRESH_TRUNC)# 截断 大于150的是改为150  小于150的保留

    cv.THRESH_TOZERO)# 截断 小于150的是改为150  大于150的保留

二：局部

#局部阈值
def local_image(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow("原来", gray)binary1 = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 25, 10)cv.imshow("局部1", binary1)binary2 = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 25, 10)#高斯处理cv.imshow("局部2", binary2)

结果：

  三、自己求图像平均阈值

代码如下：

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
import numpy as np#求出图像均值作为阈值来二值化
def custom_image(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow("原来", gray)h, w = gray.shape[:2]m = np.reshape(gray, [1, w*h])#化为一维数组mean = m.sum() / (w*h)print("mean: ", mean)ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY)cv.imshow("二值", binary)src = cv.imread("C://1.jpg")
custom_image(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行如下：

这篇关于python实现opencv学习十四：图像二值化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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