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opencv函数

news 来源：原创 2025/7/4 11:13:24

1、二值化图

二值化图：就是将图像中的像素改成只有两种值，其操作的图像必须是灰度图。

2.1、阈值法(THRESH_BINARY)

通过设置一个阈值，将灰度图中的每一个像素值与该阈值进行比较，小于等于阈值的像素就被设置为0（黑），大于阈值的像素就被设置为maxval。


灰度图二值化图import cv2
import numpy as np# 读取彩色图
img = cv2.imread("./flower.png")# 先转换成灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)img_binary = np.zeros_like(img_gray)# 设置一个阈值
thresh = 127# 遍历灰度图的每一个像素点
for i in range(img_gray.shape[0]):for j in range(img_gray.shape[1]):if img_gray[i][j] <= thresh:img_binary[i, j] = 0else:img_binary[i, j] = 255cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('image_gray', img_gray)
cv2.imshow('image_binary', img_binary)
cv2.waitKey(0)

2.2、反阈值法(THRESH_BINARY_INV)

与阈值法相反。反阈值法是当灰度图的像素值大于阈值时，该像素值将会变成0（黑），当灰度图的像素值小于等于阈值时，该像素值将会变成maxval。

2.3、截断阈值法(THRESH_TRUNC)：

指将灰度图中的所有像素与阈值进行比较，像素值大于阈值的部分将会被修改为阈值，小于等于阈值的部分不变。换句话说，经过截断阈值法处理过的二值化图中的最大像素值就是阈值。

2.4、低阈值零处理(THRESH_TOZERO)

就是像素值小于等于阈值的部分被置为0（也就是黑色），大于阈值的部分不变。

2.5、超阈值零处理(THRESH_TOZERO_INV)

就是将灰度图中的每个像素与阈值进行比较，像素值大于阈值的部分置为0（也就是黑色），像素值小于等于阈值的部分不变。

2.6、OTSU阈值法

在介绍OTSU阈值法之前，我们首先要了解一下双峰图片的概念。

双峰图片就是指灰度图的直方图上有两个峰值，直方图就是对灰度图中每个像素值的点的个数的统计图，如下图所示。

自适应二值化

1. 取均值

比如一张图片的左上角像素值如下图所示：

2. 加权求和

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