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计算机视觉（1）关于cvThreshold二值化函数

2020年03月23日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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计算机视觉（1）关于cvthreshold二值化函数

 

opencv中文说明中是这样说的：

threshold   

对数组元素进行固定阈值操作

void cvthreshold( const cvarr* src, cvarr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );

src：原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数)。
dst：输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit。
threshold：阈值
max_value：使用 cv_thresh_binary 和 cv_thresh_binary_inv 的最大值。
threshold_type：阈值类型
threshold_type=cv_thresh_binary:如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst（x,y）=0;
threshold_type=cv_thresh_binary_inv:如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.
threshold_type=cv_thresh_trunc:如果 src(x,y)>threshold，dst(x,y) = max_value; 否则dst(x,y) = src(x,y).
threshold_type=cv_thresh_tozero:如果src(x,y)>threshold，dst(x,y) = src(x,y) ; 否则 dst(x,y) = 0。
threshold_type=cv_thresh_tozero_inv:如果 src(x,y)>threshold，dst(x,y) = 0 ; 否则dst(x,y) = src(x,y).
 




    # cv.thresh_otsu  整幅图像 自动测试阀值
    # 如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst（x,y）=0;
    ret1,thresh1=cv.threshold(grade,0,255,cv.thresh_binary|cv.thresh_otsu)
    # 如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.
    ret2,thresh2=cv.threshold(grade,0,255,cv.thresh_binary_inv|cv.thresh_otsu)






    # adaptivethreshold：自适应阈值二值化
    # dst = cv2.adaptivethreshold(src, maxval, thresh_type, type, block
    # size, c)
    #
    # src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
    # dst： 输出图
    # maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
    # thresh_type： 阈值的计算方法，包含以下2种类型：cv2.adaptive_thresh_mean_c； cv2.adaptive_thresh_gaussian_c.
    # type：二值化操作的类型，与固定阈值函数相同，包含以下5种类型： cv2.thresh_binary； cv2.thresh_binary_inv； cv2.thresh_trunc； cv2.thresh_tozero；cv2.thresh_tozero_inv.
    # block
    # size： 图片中分块的大小
    # c ：阈值计算方法中的常数项


    th1=cv.adaptivethreshold(grade,255,cv.adaptive_thresh_mean_c,cv.thresh_binary,11,3)
    th2=cv.adaptivethreshold(grade,255,cv.adaptive_thresh_gaussian_c,cv.thresh_binary,11,3)




 


 


 





                    

                        

                            
                        

                    

                    


                    
                    

                        
    
                            
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