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python图像二值化处理
一、图像二值化
图像二值化是指将图像上像素点的灰度值设定为0或255,即整个图像呈现明显的黑白效果的过程。
二、python图像二值化处理
1.opencv简单阈值cv2.threshold
2.opencv自适应阈值cv2.adaptiveThreshold
有两种方法可用于计算自适应阈值:mean_c和guassian_c
3.Otsu's二值化
三、示例:
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding ret1, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # Otsu's thresholding th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) # Otsu's thresholding # 阈值一定要设为 0 ! ret3, th3 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # plot all the images and their histograms images = [img, 0, th1, img, 0, th2, img, 0, th3] titles = [ 'Original Noisy Image', 'Histogram', 'Global Thresholding (v=127)', 'Original Noisy Image', 'Histogram', "Adaptive Thresholding", 'Original Noisy Image', 'Histogram', "Otsu's Thresholding" ] # 这里使用了 pyplot 中画直方图的方法, plt.hist, 要注意的是它的参数是一维数组 # 所以这里使用了( numpy ) ravel 方法,将多维数组转换成一维,也可以使用 flatten 方法 # ndarray.flat 1-D iterator over an array. # ndarray.flatten 1-D array copy of the elements of an array in row-major order. for i in range(3): plt.subplot(3, 3, i * 3 + 1), plt.imshow(images[i * 3], 'gray') plt.title(titles[i * 3]), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(3, 3, i * 3 + 2), plt.hist(images[i * 3].ravel(), 256) plt.title(titles[i * 3 + 1]), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(3, 3, i * 3 + 3), plt.imshow(images[i * 3 + 2], 'gray') plt.title(titles[i * 3 + 2]), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
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