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        python圖像二值化處理

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:qyf
        時(shí)間: 2022-08-17 17:38:00 1660729080

        python圖像二值化處理

          一、圖像二值化

          圖像二值化是指將圖像上像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為0或255,即整個(gè)圖像呈現(xiàn)明顯的黑白效果的過程。

          二、python圖像二值化處理

          1.opencv簡(jiǎn)單閾值cv2.threshold

          2.opencv自適應(yīng)閾值cv2.adaptiveThreshold

          有兩種方法可用于計(jì)算自適應(yīng)閾值: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

          # 閾值一定要設(shè)為 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"

          ]

          # 這里使用了 pyplot 中畫直方圖的方法, plt.hist, 要注意的是它的參數(shù)是一維數(shù)組

          # 所以這里使用了( numpy ) ravel 方法,將多維數(shù)組轉(zhuǎn)換成一維,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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