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一个实例如下:



可以看到上述窗口大小使用的为11,当窗口越小的时候,得到的图像越细。想想一下,如果把窗口设置足够大以后(不能超过图像大小),那么得到的结果可能就和第二幅图像的相同了一天挣300-500的方法。



可以看到这里把阈值设置成了127,对于BINARY方法,当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255.

我们前面说到,cv2.threshold函数是有两个返回值的,前面一直用的第二个返回值,也就是阈值处理后的图像,那么第一个返回值(得到图像的阈值)将会在这里用到打码日赚200。

前面对于阈值的处理上,我们选择的阈值都是127,那么实际情况下,怎么去选择这个127呢?有的图像可能阈值不是127得到的效果更好。那么这里我们需要算法自己去寻找到一个阈值,而Otsu’s就可以自己找到一个认为最好的阈值。并且Otsu’s非常适合于图像灰度直方图具有双峰的情况,他会在双峰之间找到一个值作为阈值,对于非双峰图像,可能并不是很好用。那么经过Otsu’s得到的那个阈值就是函数cv2.threshold的第一个参数了。因为Otsu’s方法会产生一个阈值,那么函数cv2.threshold的的第二个参数(设置阈值)就是0了,并且在cv2.threshold的方法参数中还得加上语句cv2.THRESH_OTSU。那么什么是双峰图像(只能是灰度图像才有),就是图像的灰度统计图中可以明显看出只有两个波峰,比如下面一个图的灰度直方图就可以是双峰图:



好了现在对这个图进行Otsu’s阈值处理就非常的好,通过函数cv2.threshold会自动找到一个介于两波峰之间的阈值。一个实例如下:

前面看到简单阈值是一种全局性的阈值,只需要规定一个阈值值,整个图像都和这个阈值比较。而自适应阈值可以看成一种局部性的阈值,通过规定一个区域大小,比较这个点与区域大小里面像素点的平均值(或者其他特征)的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白(如果是二值情况)。使用的函数为:cv2.adaptiveThreshold()

该函数需要填6个参数:



print ret2 得到的结果为122。可以看出似乎两个结果并没有很明显差别(素材也不太好弄~_~!),主要是两个阈值(127与122)太相近了,如果这两个隔得很远那么会很明显的。

简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold()

这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有:

• cv2.THRESH_BINARY(黑白二值)

• cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转)

• cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值)

• cv2.THRESH_TOZERO

• cv2.THRESH_TOZERO_INV

该函数有两个返回值,第一个retVal(得到的阈值值(在后面一个方法中会用到)),第二个就是阈值化后的图像。

一个实例如下:

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