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使用Python中的OpenCV进行图像二值化操作

2023-08-22 05:46:20 深夜i -- --

Python OpenCV 图像二值化操作

图像二值化是将一幅灰度图像转化为二值图像的一种操作。在二值图像中，每个像素只有两种可能的取值，要么是白色（表示亮度），要么是黑色（表示暗度）。图像二值化在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中广泛应用。

Python中的OpenCV是一个功能强大的图像处理库，提供了许多用于图像二值化的函数和算法。下面将介绍几种常用的图像二值化操作。

1. 全局阈值二值化

全局阈值二值化是最简单的二值化方法之一。它假设整个图像具有相似的亮度分布，并根据一个全局的阈值将图像分为两个部分。像素值高于阈值的被设为白色，低于阈值的被设为黑色。

使用OpenCV实现全局阈值二值化的代码如下：

python
import cv2
def global_thresholding(image, threshold):
  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  _, binary = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  return binary

2. 自适应阈值二值化

自适应阈值二值化方法根据每个像素的邻域信息动态调整阈值。它将图像划分为不同的子区域，并为每个子区域设置不同的阈值，以适应不同的亮度分布。

使用OpenCV实现自适应阈值二值化的代码如下：

python
import cv2
def adaptive_thresholding(image, block_size, constant):
  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  binary = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, block_size, constant)
  return binary

3. 大津阈值二值化

大津阈值二值化方法通过最小化类间方差来选择最佳的阈值。它假设图像包含两个亮度分布相同但方差最小的类别，通过找到阈值使得该条件最小化来二值化图像。

使用OpenCV实现大津阈值二值化的代码如下：

python
import cv2
def otsu_thresholding(image):
  gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
  return binary

以上是Python中使用OpenCV进行图像二值化的几种常用方法。根据实际需求选择合适的方法，可以得到高质量的二值图像。同时，对图像进行预处理，如灰度化、平滑滤波等，也可以提高二值化效果。

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