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OpenCV二值化adaptiveThreshold与threshold的对比

样版原图我自己照了一张素材图片，本来要进行处理的，如上图九型人格的字，照完后其实可以看到，上图中由于拍照的角度问题，有至少三分之一的面积是书封皮的反光。...遇到这个情况时，就只能回去补初级知识，看到了自适应二值化adaptiveThreshold函数，最初开始学的时候只是了解了一下，因为里面的有些值需要自己设，觉得麻烦，所以就一直没有在意。...adaptiveThreshold void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst, double...GaussianBlur(gray, gray, Size(3, 3), 0.8,0.8); imshow("GaussianBlur", gray); //二值化 adaptiveThreshold...从上面的图可以看出来，用自适应二值化后，九型人格四个字非常明显的可以看出来，不过相对的，燥点也是比较多的，后面我们在这个基础上再看看怎么样处理不必要的东西。

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用Python获取海量素描风格的小姐姐

如果想要把一张图片转化为只呈现黑色和白色的素描图，就需要对其进行二值化操作，opencv中提供了两种二值化操作方法：threshold()和adaptiveThreshold()。...从转换后的图片来看，虽然大概轮廓没有问题，但是效果很不理想，并不能够称之为素描图。...这主要是因为adaptiveThreshold()会在图片的每一个小的局部区域内进行二值化操作，因此对于一些清晰度比较高、色彩区分比较细腻的图片，就会出现上面这样密密麻麻的情况。...这个问题解决起来其实也很简单，只要在进行二值化之前加入下面这行代码对原图进行模糊化就可以了。...2 批量获取小姐姐素描画像在这一部分，我们要实现批量获取小姐姐素描画像的功能，基于上文中两种素描图效果比对，这里采用第二种方法来实现图片到素描图的转换。那么，接下来要解决的就是图片源的问题了。

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OpenCV 入门教程：自适应阈值处理

binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11,...2) 在上述示例中，我们使用 adaptiveThreshold 函数将灰度图像转换为二值图像。...读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 使用自适应阈值处理将图像转换为二值图像 binary_image = cv2.adaptiveThreshold...读取图像文件 image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 使用自适应阈值处理将噪声区域转换为背景 binary_image = cv2.adaptiveThreshold...你学会了使用 adaptiveThreshold 函数将灰度图像转换为二值图像，并通过示例应用了解了图像二值化和图像去噪的操作。

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CV学习笔记（十二）：二值化操作

在上一篇文章我们学习了模板匹配，在这一篇文章中，我们将会学习图像二值化一：图像二值化的基本原理图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。...这两部分我们分别使用threshold和adaptiveThreshold函数来实现。代码如下： ? 现在我们分析一下代码： ①：全局阈值 ?...OpenCV的adaptiveThreshold函数进行局部阈值。...函数原型为：adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) src参数表示输入图像...()与cv::adaptiveThreshold()详解 CSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.net

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使用OpenCV实现图像增强

这是在灯光条件不足的仓库中的常见问题。接下来我们将讨论对比度受限的自适应直方图均衡化，并尝试对数据集使用不同的算法进行实验。...(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) thresh2 = cv2.adaptiveThreshold...(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 31, 3) thresh3 = cv2.adaptiveThreshold...(gray_image1, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) thresh21 = cv2.adaptiveThreshold...(gray_image1, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 31, 5) thresh31 = cv2.adaptiveThreshold

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自适应阈值处理

/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 athdMEAN=cv2.adaptiveThreshold...(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,3)#自适应阈值处理 athdGAUS=cv2.adaptiveThreshold(img...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。...dst=cv.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) src表示输入图像 maxValue

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简单阈值，自适应阈值，Otsus二值化等图像阈值处理方法。

0) img = cv2.medianBlur(img1,5) ret, th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) th2 = cv2.adaptiveThreshold...(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,2) th3 =cv2.adaptiveThreshold...(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,5) th4 = cv2.adaptiveThreshold...(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2) th5 =cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2

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06: 阈值分割

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，...cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值，这样图片不同区域的阈值就不尽相同。...( img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 4) th3 = cv2.adaptiveThreshold(...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。针对不同的图片，可以采用不同的阈值方法。...练习 Otsu阈值是一种高效的二值化算法，请阅读番外篇：Otsu阈值法接口文档 cv2.threshold() cv2.adaptiveThreshold() cv2.ThresholdTypes()

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Python-OpenCV(7)

自适应阈值上面的阈值选择很简单，但是存在很大的问题：我们使用是全局阈值,整幅图像采用同一个数作为阈值。...，这个方法就是自适应阈值法 cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst...(gray_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) binary_img2 = cv2.adaptiveThreshold...(gray_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 37, 2) binary_img3 = cv2.adaptiveThreshold...(gray_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) binary_img4 = cv2.adaptiveThreshold

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OpenCV 滤波与卷积之 —— 边界与阈值化

那么，如何对缺少相邻像素点的边缘像素点计算出一个有效的结果？实际上，在没有公认方法的情况下，我们一般通过自定义的方式在某一场景中处理问题。...(img[:,:,0], 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) PIS(res[1]) 2. cv2.adaptiveThreshold() 有一种与之前不同的阈值化方法，这种方法中阈值在整个过程中自动产生变化...在OpenCV中，函数cv2.adaptiveThreshold()，实现了这种方法官方文档：https://docs.opencv.org/4.5.5/d7/d1b/group__imgproc...__misc.html#ga72b913f352e4a1b1b397736707afcde3 函数使用 cv.adaptiveThreshold( src, # 输入图像 maxValue...等 C[, dst] # 用于减去的常数 ) -> dst adaptiveMethod cv2.adaptiveThreshold()根据adaptiveMethod的设置

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CV学习笔记（十二）：二值化操作

这两部分我们分别使用threshold和adaptiveThreshold函数来实现。...= cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #自适应阈值化能够根据图像不同区域亮度分布，改变阈值 binary = cv.adaptiveThreshold...关于type的分析借鉴网上的一篇博客，写的很好：阈值类型图示： ②：局部阈值 OpenCV的adaptiveThreshold函数进行局部阈值。...函数原型为：adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) src参数表示输入图像...::threshold()与cv::adaptiveThreshold()详解 CSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.net

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Python 让图像变卡通图

创建边缘掩模卡通效果强调图像边缘的宽度，使用 cv2.adaptiveThreshold()函数检测图像的边缘。....cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_blur = cv2.medianBlur(gray, blur_value) edges = cv2.adaptiveThreshold...模糊值越大，图像中出现的黑噪声越少。然后，应用 adaptiveThreshold 函数，并定义边缘的线条大小。更大的线条尺寸意味着更宽的边缘，这将在图像中得到展示。...减少调色板照片和绘画的主要区别(就颜色而言)在于每张照片中不同颜色的数量，其中绘画的图像的颜色比照片少。因此，我们使用量化的方式来减少照片中的颜色数量。....cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_blur = cv2.medianBlur(gray, blur_value) edges = cv2.adaptiveThreshold

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自适应阈值分割的Bersen算法

最近处理到游侠网的验证码，学习了一点东西，聊作记录。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。...但是这有一个问题，就是他对噪声比较敏感，毕竟每一个像素点的取值仅仅依赖于附近区域内的极大极小两个值。因此实际操作中通常不是取极大极小值，而是取整个核的平均值或是加权平均值。...import cv2 from pylab import * %matplotlib inline im=cv2.imread('13.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) im=cv2.adaptiveThreshold...(im,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2) cv2.imwrite('mean.png',im) im=cv2.adaptiveThreshold...效果差不多，都挺好的。这里的倒数第二个参数就是卷积核的大小，最后一个参数是像素的矫正，即将实际算得的像素减去这个值得到结果。

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【OpenCV入门之十八】通过形态学操作提取水平与垂直线

关于形态学的基本操作，上一篇文章已经进行了讲解，遗忘的小伙伴可以回去查看一下→形态学基本操作提取步骤输入图像彩色图像 imread 转换为灰度图像 – cvtColor 转换为二值图像 – adaptiveThreshold...相关函数 adaptiveThreshold(Mat src,Mat dest,double maxValue,int adaptiveMethod,int thresholdType,int blockSize...注意~符号表明我们使用逆操作后版本（即bitwise_not）： Mat binary_src; /* adaptiveThreshold( // 局部自适应阈值...) */ adaptiveThreshold(~gray_src, binary_src, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15...src.copyTo(smooth) // 4. blur smooth img // 5. smooth.copyTo(src, edges) // Step 1 Mat edges; adaptiveThreshold

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使用OpenCV对图片进行二值化和去燥处理

最近做的项目中有使用到 OpenCV ，并且利用了 OpenCV 对图片做一些简单的处理。所以今天打算记录一下一些常用的 OpenCV 操作。...以下的 OpenCV 代码都是基于 OpenCV v3.3.0 aar 版本二值化所谓的二值化，就是将图片上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图片呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。...(bitmap, origin); Imgproc.cvtColor(origin, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY); // 二值化处理 Imgproc.adaptiveThreshold...其中参数 d 为去燥的强度。...// 去燥 Imgproc.bilateralFilter(gray, bf, d, (double) (d * 2), (double) (d / 2)); Imgproc.adaptiveThreshold

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【CV学习2.0】 OpenCV中的二值化方法

导览 OpenCV中的二值化方法 CV::threshold(..,thr,...) CV::threshold(...,Thr_OTSU,...)...注：thresshold（）可以看做对图像数组做的一个1x1的核的卷积 02 CV::adativethreshold() adativethreshold()在卷积过程中自动计算每个核的阈值 void...adaptiveThreshold ( InputArray src, //输入 OutputArray dst,//输出 double maxValue,//二值化最大值 int adaptiveMethod...thresholdType,//阈值类型 int blockSize,//核大小 double C//常数C ); 注1：adativethreshold（）自适应阈值是一个利用blocksize参数设置大小的核的卷积方法...cv::cvtColor(frame, frame1, cv::COLOR_BGR2GRAY); if (*a%2==0) { *a=*a+1; } cv::adaptiveThreshold

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opencv(4.5.3)-python(十二)--图像阈值处理

• 你将学习函数cv.threshold和cv.adaptiveThreshold。简单的阈值处理对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素的值小于阈值，它就被设置为0，否则就被设置为一个最大值。...在这里，算法根据一个像素周围的小区域来确定该像素的阈值。因此，我们对同一图像的不同区域得到不同的阈值，这对具有不同光照度的图像有更好的效果。...除了上述参数外，cv.adaptiveThreshold方法还需要三个输入参数：参数adaptiveMethod决定如何计算阈值： • cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值是邻近区域的平均值减去常数...sudoku.png',0) img = cv.medianBlur(img,5) ret,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY) th2 = cv.adaptiveThreshold...(img,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\ cv.THRESH_BINARY,11,2) th3 = cv.adaptiveThreshold(img

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OpenCV基础 | 11.图像二值化

Otsu的全局阈值处理又称最大类间方差法，即在对图像进行阈值分割时，选定的分割阈值应使前景区域的平均灰度，背景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度之间差别最大，这种差异用区域的方差来表示参见基于Otsu...adaptiveThreshold (自适应阈值) 局部阈值法局部阈值原理：以目标像素点为中心选择一个块，然后对块区域里面的像素点进行高斯或者均值计算，将得到的平均值或者高斯值作为目标像素点的阈值，以此来对目标像素格进行二值化...adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) #返回二值化后的图像矩阵-> dst src...C越小时则恰恰相反 def threehold_local(image): gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) binary=cv.adaptiveThreshold...(gray,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY,25,10) #binary=cv.adaptiveThreshold(gray,255

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【从零学习OpenCV 4】图像二值化

在OpenCV 4中提供了threshold()和adaptiveThreshold()两个函数用于实现图像的二值化，我们首先介绍threshold()函数的使用方法，该函数的函数原型在代码清单3-17...threshold()函数全局只使用一个阈值，在实际情况中由于光照不均匀以及阴影的存在，全局只有一个阈值会使得在阴影处的白色区域也会被函数二值化成黑色，因此adaptiveThreshold()函数提供了两种局部自适应阈值的二值化方法...代码清单3-18 adaptiveThreshold()函数原型 1....void cv::adaptiveThreshold(InputArray src, 2....图3-16 adaptiveThreshold()函数处理结果

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Image Thresholding

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...In addition to the parameters described above, the method cv.adaptiveThreshold takes three input parameters...sudoku.png',0) img = cv.medianBlur(img,5) ret,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY) th2 = cv.adaptiveThreshold...(img,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv.THRESH_BINARY,11,2) th3 = cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C

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