opencv二值化（opencv二值化文字提取）

opencv二值化

简介：

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务的开发。二值化是OpenCV中常用的图像处理操作之一，它将图像转换为黑白二值图像，简化了图像处理的复杂度。

一、什么是二值化

二值化是将一幅图像转换为只有两种颜色的图像，一般是黑色和白色。二值化可以用来强调目标物体的轮廓，便于进行形状分析、识别和检测。

二、二值化的方法

OpenCV提供了多种二值化方法，常用的有全局阈值法、自适应阈值法和大津法。

1. 全局阈值法

全局阈值法将图像的所有像素点与一个阈值进行比较，大于阈值的像素点设为白色，小于阈值的像素点设为黑色。

2. 自适应阈值法

自适应阈值法将图像分成多个小块，然后在每个小块中计算不同的阈值。这种方法可以应对图像中不同区域的光照不均匀问题。

3. 大津法

大津法是一种自动确定二值化阈值的方法，它基于类间方差最大化原则，即通过寻找使得前景和背景之间差异最大的阈值，将图像进行二值化。

三、代码示例

下面是一个使用OpenCV进行二值化的简单示例：

```python

import cv2

def binary_threshold(image):

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

return binary

image = cv2.imread("image.jpg")

binary_image = binary_threshold(image)

cv2.imshow("Binary Image", binary_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

四、总结

二值化是OpenCV中常用的图像处理操作，通过将图像转换为黑白二值图像，可以简化后续的图像处理任务。OpenCV提供了多种二值化方法，根据实际应用场景选择合适的方法进行处理。

参考资料：

1. OpenCV官方文档：https://docs.opencv.org/2.4/index.html

2.《Learning OpenCV 3》, Gary Bradski, Adrian Kaehler