opencv二值化处理（opencv二值图）

OpenCV 二值化处理

一、简介

OpenCV 中的二值化处理是一种图像处理技术，可将灰度图像转换为仅包含两个像素值的二值图像（通常为黑色和白色）。它通过将每个像素与阈值进行比较来实现，如果像素值大于阈值，则将其设置为白色，否则将其设置为黑色。

二、二值化类型

OpenCV 提供了四种主要类型的二值化：

阈值二值化（THRESH_BINARY）

：如果像素值大于阈值，则将其设置为 255（白色），否则将其设置为 0（黑色）。

阈值反二值化（THRESH_BINARY_INV）

：如果像素值大于阈值，则将其设置为 0（黑色），否则将其设置为 255（白色）。

截断阈值二值化（THRESH_TRUNC）

：如果像素值大于阈值，则将其设置为阈值，否则将其设置为 0（黑色）。

归零阈值二值化（THRESH_TOZERO）

：如果像素值小于阈值，则将其设置为 0（黑色），否则将其设置为像素值。

三、使用 OpenCV 进行二值化

要使用 OpenCV 进行二值化，您可以使用 `cv2.threshold()` 函数：```python import cv2# 加载图像 image = cv2.imread('image.jpg')# 将图像转换为灰度 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用二值化 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像 cv2.imshow('Thresholded Image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

四、阈值选择

二值化处理的质量很大程度上取决于所选择的阈值。理想的阈值将图像中的前景与背景有效地区分开。可以手动选择阈值或使用诸如 Otsu 阈值之类的方法自动计算阈值。

五、应用

二值化处理在图像处理中具有广泛的应用，包括：

对象检测

边缘检测

字符识别

缺陷检测

分割

**OpenCV 二值化处理****一、简介**OpenCV 中的二值化处理是一种图像处理技术，可将灰度图像转换为仅包含两个像素值的二值图像（通常为黑色和白色）。它通过将每个像素与阈值进行比较来实现，如果像素值大于阈值，则将其设置为白色，否则将其设置为黑色。**二、二值化类型**OpenCV 提供了四种主要类型的二值化：* **阈值二值化（THRESH_BINARY）**：如果像素值大于阈值，则将其设置为 255（白色），否则将其设置为 0（黑色）。 * **阈值反二值化（THRESH_BINARY_INV）**：如果像素值大于阈值，则将其设置为 0（黑色），否则将其设置为 255（白色）。 * **截断阈值二值化（THRESH_TRUNC）**：如果像素值大于阈值，则将其设置为阈值，否则将其设置为 0（黑色）。 * **归零阈值二值化（THRESH_TOZERO）**：如果像素值小于阈值，则将其设置为 0（黑色），否则将其设置为像素值。**三、使用 OpenCV 进行二值化**要使用 OpenCV 进行二值化，您可以使用 `cv2.threshold()` 函数：```python import cv2

加载图像 image = cv2.imread('image.jpg')

将图像转换为灰度 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

应用二值化 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

显示二值图像 cv2.imshow('Thresholded Image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```**四、阈值选择**二值化处理的质量很大程度上取决于所选择的阈值。理想的阈值将图像中的前景与背景有效地区分开。可以手动选择阈值或使用诸如 Otsu 阈值之类的方法自动计算阈值。**五、应用**二值化处理在图像处理中具有广泛的应用，包括：* 对象检测 * 边缘检测 * 字符识别 * 缺陷检测 * 分割