目标 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法"二值化"图像 OpenCV函数：cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold() 教程 固定阈值分割 固定阈值分割很直接，...import cv2 # 灰度图读入 img = cv2.imread('gradient.jpg', 0) # 阈值分割 ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255...从上图中可以发现，两者并不等同，阈值分割结果是两类值，而不是两个值，所以教程开头我把二值化加了引号。...自适应阈值 看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割，_它并不适用于明暗分布不均的图片_。...小结 cv2.threshold()用来进行固定阈值分割。固定阈值不适用于光线不均匀的图片，所以用 cv2.adaptiveThreshold()进行自适应阈值分割。 二值化跟阈值分割并不等同。
MaterialDesignPaper}" FontFamily="Microsoft YaHei Light" Name="RootWindow" Title="Halcon全局阈值分割
具体的公式推导参见冈萨雷斯 《数字图像处理》 Otsu方法又称最大类间方差法，通过把像素分配为两类或多类，计算类间方差，当方差达到最大值时，类分割线（即灰度值）就作为图像分割阈值。...Otsu还有一个重要的性质，即它完全基于对图像直方图进行计算，这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。...算法步骤如下： Otsu只有在直方图呈现双峰的时候才会有一个很好的效果，在直方图单峰或多峰的情况下效果不是很好，那就需要通过实际情况来选取其他的方法来得到预期的分割效果。...代码如下； //返回阈值的大津阈值法 double Otsu_threshold(const cv::Mat& InputImage) { cv::Mat SrcImage = InputImage.clone...} double max_Sigma_k = 0.0; std::vectormaxval_Ts; double Threshold_T = 0; //最终输出的阈值
OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法，是在1980年由日本的大津展之提出，是由最小二乘法推导而来，用于一些简单的阈值确定。...在这两个峰之间肯定有一个谷，那么我们就可以将阈值设在这里，从而对图像达到一个良好的分割效果。 怎样确定这个阈值呢？OTSU算法说，我们可以求出用这个阈值分割后的两个图像的类间方差。...对于每一个可能的阈值，我们计算并取出类间方差最大的那个像素值，此时这个值就可以较好的对图像进行分割。...算法 １、将灰度值分为0-m，对于0-m的每一个灰度t，将他作为阈值将图像分割为灰度为0-t以及t+1-m这两部分。...３、计算他们的类间方差\delta^2=w_1(u_1-u)^2+w_2(u_2-u)^2=w_1w_2(u_1-u_2)^2 ４、取出类间方差最大时对应的阈值ｔ，这就可以作为我们最终所取的阈值。
如果我们幸运的话，这个“波动”变化的范围较小，我们仍然能够找到一个阈值，将物体和背景所对应的两组灰度值分开。要找到这个阈值，我们需要借助于：灰度值的统计直方图。...我们可以根据：灰度值低于某一阈值的图像单元的数目与图像单元总数的比值，来确定阈值。注意：现在，我们无法利用：根据（经过阈值化处理所得到的）二值图计算出来的面积信息。...因为，在选择阈值时，我们已经“设定”了物体的面积（即：灰度值小于（或大于）我们所设置的阈值的像素点的数目）。...在图像分割中，由于噪声的影响，无可避免地，一些像素点会被分错类。除了边缘附近，大部分这样的“错误”（即：像素点的错分）都是孤立的，这种“错误”被称为：椒盐噪声。...但是，这仍然无法保障取得好的分割结果。
阈值分割 像素图 原始图像像素图 见下面 红色线：标注一条阈值线 ?...截断阈值化 首先选定一个阀值，大于该阈值的像素点呗设定为该阈值，小于该阈值的不变 如：阈值127，大于127的像素点值为127；小于127的不变 ?...反阈值化为0 先选定一个阈值，然后做如下处理： 大于等于该阈值的像素点变为0， 小于该阈值的像素点不变。 ?...相同 dst:处理结果的图像 src:原始图像 thresh:阈值，阈值线，对应上文的红线 maxval:最大值,阈值分割后指定的最大值，有1和255。...到此这篇关于opencv 阈值分割的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关opencv 阈值分割内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
游侠网的验证码总体来讲比较简单，字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。 ** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...('OTSU.png',im) Bersen算法 原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值...这个也很好理解，只要取一个适当的核的大小w，就可以在每一个局部内取得一个较好的阈值而不去考虑全局的其他像素。
第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。... 在前面的部分我们使用是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。...这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。...在使用全局阈值时，就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道选取的这个数的好坏呢？答案就是不停的尝试。...这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化，返回的retVal 值与设定的阈值相等。
[Python]代码 #coding=utf8 """ 大津法阈值分割:A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms 需要PIL...库 """ import Image import sys def sigma(im,i,debug =False): """ 阈值为i时,图像im中两组的方差 """ c0_p_num...src_file if len(sys.argv)>2: des_file = sys.argv[2] im = Image.open(src_file).convert("L") #大津法找阈值...debug = True threshold,max = OtsuThreshold(im,debug) print threshold,max #根据阈值,分割之 im =
我们要完成一下三个步骤： • 定义兴趣区 • 在ROI中检测轮廓 • 阈值检测轮廓轮廓线 什么是ROI？ 简而言之，我们感兴趣的对象所在的帧内的子区域称为感兴趣区域（ROI）。 我们如何定义ROI？...在输入帧中定义ROI的过程称为ROI分割。 在“ ROI细分”中，（此处）我们选择框架中的特定区域，并以矩形方法提供其尺寸，以便它将在框架上绘制矩形的ROI。 ?...对我而言，在将ROI框架设为阈值后，找到轮廓效果最佳。因此，要找到轮廓，手上的问题是- 什么是阈值？ 阈值不过是图像分割的一种简单形式。这是将灰度或rgb图像转换为二进制图像的过程。例如 ?...（这是二进制阈值帧） 因此，在对rgb帧进行阈值处理后，程序很容易找到轮廓，因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色（在简单的二进制脱粒中）或白色（在如上所述的反向二进制脱粒中），因此分割（将背景与前景即我们的对象分开...在对框架进行阈值处理并检测到轮廓之后，我们应用凸包技术对围绕对象点的紧密拟合凸边界进行设置。实施此步骤后，框架应如下所示- ?
前言 在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果...，本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。...如果对两幅图像直接进行全局阈值可以得到图2和图4的结果，可以看到分割的效果很差，比如第一幅，右上角的光照要强一些，而且右上角的硬币存在一定的反光，灰度值整体偏高，导致最后分割效果很差。...图3 光照不均匀图像2 图4 全局阈值处理结果 分块阈值思路 通过将图像分割成若干块，分别进行阈值分割，可以在一定程度上解决光照或反射造成的不均匀影响。...选择的块要足够小，以便每个块的光照都近似均匀的，这样自动阈值时，在高灰度区域就会用高阈值分割，在低灰度区域就会用低阈值分割。
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img_path = '...
前言 对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，论文《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》提出了一种实用而简便的图像分割方法。...该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行常规的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。...关于常规的阈值分割不是我这篇推文关注的，我这里只实现前面光照补偿的部分。算法的原理可以仔细看论文。论文原文见附录。 算法步骤 如果是RGB图需要转化成灰度图。
%自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc;clear;close; I=imread('e:\role0%自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc...原始图像') grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值...BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu 法阈值分割图像') grid on; %显示网格线...原始图像') grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值...BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu 法阈值分割图像') grid on; %显示网格线
，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的 一、简单阈值–cv2.threshhold() 像素值高于阈值时，我们给这个像素 赋予一个新值(可能是白色)，否则我们给它赋予另外一种颜色(也许是黑色....THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理 四个参数，第一个原图像，即灰度图； 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...可以看到这里把阈值设置成了127（中灰色），对于BINARY方法， 当图像中的灰度值大于127的重置像素值为255 二、自适应阈值 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...这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最 优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。...设定一阈值，把直方图强度大于阈值的像素分成一组，把小于阈值的像素分成另外一组； 3. 分别计算两组内的偏移数，并把偏移数相加； 4.
该图中的蓝色水平线代表着详细的一个阈值。 阈值类型1：二进制阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的: 解释：在运用该阈值类型的时候。先要选定一个特定的阈值量。比方：125。...阈值类型2：反二进制阈值化 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，只是最后的设定值相反。 （在8位灰度图中，比如大于阈值的设定为0。...阈值类型3：截断阈值化 该阈值化类型例如以下式所看到的： 解释：相同首先须要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。...阈值类型4：阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：先选定一个阈值，然后对图像做例如以下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行不论什么改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值所有变为...阈值类型5：反阈值化为0 该阈值类型例如以下式所看到的： 解释：原理类似于0阈值，可是在对图像做处理的时候相反，即：像素点的灰度值小于该阈值的不进行不论什么改变，而大于该阈值的部分。
对于彩色或者灰度图像，可以设置多个或者一个阈值， 使用它们就可以实现对图像像素数据的分类，这在图像处理上有一个专门的术语——图像分割。...对灰度图像来说，图像分割本质上就是图像阈值化的过程， OpenCV中提供了五种图像阈值化的方法，假设对于灰度图像，给定一个灰度值T作为阈值，则可以通过这五种阈值化方法实现对灰度图像的阈值化分割， 下面笔记这五种阈值化分割方法...在详细说明五种阈值化分割方法之前， 我们先假设灰度图像分布及其阈值T（灰度图像取值范围为0～255，0<T<255） 如图下所示： ?
cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("rst",rst) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：截断阈值化处理是将灰度值大于阈值的像素值设定为阈值...，小于或等于阈值的像素值保持不变；或将大于阈值的像素值保持不变，小于或等于阈值的像素值设定为阈值，二者只是显示形式不同。...截断阈值化处理应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。 截断阈值化处理方式示意图： 例子： 设定阈值为130，即大于130的像素值设为130，小于或等于130的像素值保持改变。...或THRESH_TRUNC_INV类型，设定最大值 type表示阈值分割的类型 注意：截断阈值化处理的图像是彩色图像还是灰度图像。...通常情况下，最大最小的平均灰度值作为阈值。
imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',0)#原始图像 t1,thd=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值处理...=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,3)#自适应阈值处理 cv2.imshow...athdMEAN",athdMEAN) cv2.imshow("athdGAUS",athdGAUS) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：自适应阈值处理是使用变化的阈值对图像的阈值处理...自适应阈值处理的方式通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。...与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗差异较大的图像，保留更多的图像细节信息。
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