使用OpenCV实现图像二值化的代码
2023-08-22 14:32:05
深夜i
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OpenCV
图像
二值化
代码
实现
图像二值化是图像处理的一种基本操作，它可以将图像转换为只有两种颜色的图像。在这篇文章中，我们将使用OpenCV库来实现图像二值化的代码。
首先，我们需要导入OpenCV库并读取要处理的图像。可以使用cv2.imread()函数来读取图像，并使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数将其转换为灰度图像。代码如下：
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
接下来，我们可以使用cv2.threshold()函数将图像进行阈值化处理。该函数需要传入两个参数：图像和阈值。阈值可以是一个数值，也可以是一个包含两个数值的元组。如果设置为一个数值，那么大于该数值的像素值将被设为255（白色），小于或等于该数值的像素值将被设为0（黑色）；如果设置为一个包含两个数值的元组，那么大于第一个数值、小于第二个数值的像素值将被设为255，其他像素值将被设为0。
以下是使用一个固定阈值对图像进行二值化的代码示例：
# 二值化处理
threshold_value = 127
_, threshold_image = cv2.threshold(image, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
在代码中，我们使用固定阈值127对图像进行二值化处理。函数返回一个二元组，第一个元素是阈值，第二个元素是处理后的图像。
除了固定阈值外，还可以使用自适应阈值。自适应阈值是根据图像局部区域的像素值动态确定的，可以处理光照不均匀的图像。以下是使用自适应阈值对图像进行二值化的代码示例：
# 自适应阈值二值化处理
_, threshold_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
在代码中，我们使用ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C方法计算局部均值作为阈值，并设置窗口大小为11×11（在奇数值情况下，窗口大小将向下取整）。
最后，我们可以使用cv2.imshow()函数显示原始图像和处理后的图像，并使用cv2.waitKey()函数等待键盘输入来关闭窗口。代码如下：
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Threshold Image', threshold_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在代码中，我们首先显示原始图像，然后显示处理后的图像。窗口显示后，程序将等待键盘输入。按下任意键后，窗口将被关闭。
通过以上代码，我们可以使用OpenCV轻松实现图像二值化的功能。无论是固定阈值还是自适应阈值，二值化处理都可以帮助我们简化图像分析和处理的任务。
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