OpenCV Python入門教程5 閾值分割

灰度圖讀入

#閾值分割

ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_binary)

cv2.imshow(

'thresh

', th)

cv2.waitkey(0)

cv2.threshold()用來實現閾值分割，有4個引數：

理解這5種閾值方式：

#

應用5種不同的閾值方法
ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_binary)
ret, th2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_binary_inv)
ret, th3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_trunc)
ret, th4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_tozero)
ret, th5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_tozero_inv)
titles = ['
original
', '
binary
', '
binary_inv
', '
trunc
', '
tozero
', '
tozero_inv']
images =[img, th1, th2, th3, th4, th5]
#使用matplotlib顯示
#兩行三列圖
for i in range(6):
plt.subplot(2, 3, i + 1)
plt.imshow(images[i], 
'gray')
plt.title(titles[i], fontsize=8)
plt.xticks(), plt.yticks()  
#隱藏座標軸
plt.show()

#

自適應閾值對比固定閾值
#固定閾值
ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_binary)
#自適應閾值
th2 =cv2.adaptivethreshold(
img, 255, cv2.adaptive_thresh_mean_c, cv2.thresh_binary, 11, 4)
th3 =cv2.adaptivethreshold(
img, 255, cv2.adaptive_thresh_gaussian_c, cv2.thresh_binary, 17, 6)
titles = ['
original
', '
global(v = 127)
', '
adaptive mean
', '
adaptve gaussian']
images =[img, th1, th2, th3]
for i in range(4):
plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], '
gray')
plt.title(titles[i], fontsize=8)
plt.xticks(), plt.yticks()  
#隱藏座標軸
cv2.adaptivethreshold()的6個引數：
adaptive_thresh_mean_c：小區域內取均值
adaptive_thresh_gaussian_c：小區域內加權求和，權重是高斯核
cv2.threshold()用來進行固定閾值分割，固定閾值分割不適用於光線不均勻的，所以用cv2.adaptivethreshold()進行自適應閾值分割。當然，對於不同可以採用的不同的閾值分割方法。
				
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