opencv二值化图像（opencv二值图反色）

开放计算机视觉库 (OpenCV) 图像二值化

简介

图像二值化是一种图像处理技术，它将图像中的每个像素转换为两个可能值之一：黑白（0 或 255）。此过程可用于简化图像，使其更易于分析和处理。

二值化方法

OpenCV 提供了几种图像二值化方法，每种方法都有其自身的优点和缺点：

阈值

：此方法应用一个阈值来将像素分类为白色或黑色。高于阈值的像素变为白色，而低于阈值的像素变为黑色。

自适应阈值

：此方法将图像划分为更小的区域，并根据每个区域的特征（例如平均强度）计算阈值。它有助于处理具有不均匀照明的图像。

Otsu 的二值化

：此方法通过最大化图像类间方差来选择最佳阈值。它通常提供良好的结果，无需用户干预。

OpenCV 代码

以下示例代码演示了如何使用 OpenCV 将图像二值化：```python import cv2# 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg')# 使用阈值二值化 thresh = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# 使用自适应阈值二值化 adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)# 使用 Otsu 的二值化 otsu_thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1]# 显示二值化图像 cv2.imshow('Threshold', thresh) cv2.imshow('Adaptive Threshold', adaptive_thresh) cv2.imshow('Otsu Threshold', otsu_thresh) cv2.waitKey(0) ```

应用

图像二值化有许多应用，包括：

文本和对象检测

轮廓提取

图像分割

特征提取

**开放计算机视觉库 (OpenCV) 图像二值化****简介**图像二值化是一种图像处理技术，它将图像中的每个像素转换为两个可能值之一：黑白（0 或 255）。此过程可用于简化图像，使其更易于分析和处理。**二值化方法**OpenCV 提供了几种图像二值化方法，每种方法都有其自身的优点和缺点：* **阈值**：此方法应用一个阈值来将像素分类为白色或黑色。高于阈值的像素变为白色，而低于阈值的像素变为黑色。 * **自适应阈值**：此方法将图像划分为更小的区域，并根据每个区域的特征（例如平均强度）计算阈值。它有助于处理具有不均匀照明的图像。 * **Otsu 的二值化**：此方法通过最大化图像类间方差来选择最佳阈值。它通常提供良好的结果，无需用户干预。**OpenCV 代码**以下示例代码演示了如何使用 OpenCV 将图像二值化：```python import cv2

读取图像 image = cv2.imread('image.jpg')

使用阈值二值化 thresh = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

使用自适应阈值二值化 adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

使用 Otsu 的二值化 otsu_thresh = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)[1]

显示二值化图像 cv2.imshow('Threshold', thresh) cv2.imshow('Adaptive Threshold', adaptive_thresh) cv2.imshow('Otsu Threshold', otsu_thresh) cv2.waitKey(0) ```**应用**图像二值化有许多应用，包括：* 文本和对象检测 * 轮廓提取 * 图像分割 * 特征提取