簡單閾值演算法使用全域性閾值,但一副影象中不同位置的光照情況可能不同,全域性閾值會失去很多資訊。本文介紹一下python+opencv中自適應閾值演算法。
同樣的,先列出大綱
以下直接比較兩個自適應閾值演算法與簡單閾值演算法。
###########自適應閾值演算法
# 0表示以灰度方式讀圖。否則後面用閾值演算法會出錯
# 也可以按照彩色讀進來,然後用二值化演算法進行灰度
img_1 = cv2.adaptivethreshold(img, 255, cv2.adaptive_thresh_gaussian_c,
cv2.thresh_binary, 11, 2)
img_2 = cv2.adaptivethreshold(img, 255, cv2.adaptive_thresh_mean_c,
cv2.thresh_binary, 11, 2)
ret, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_binary)
titles = ['guassian','mean','simper']
imgs =[img_1, img_2, img]
for i in range(3):
plt.subplot(1, 3, i+1)
plt.imshow(imgs[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.show()
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