Python OpenCV通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差

news2024/10/4 4:22:36

Python OpenCV通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差

前言
前提条件
相关介绍
实验环境
通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差
- 固定阈值二值化
- - 代码实现
- 灰度平均值二值化
- - 代码实现

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前言

由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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前提条件

熟悉Python

实验环境

Python 3.x （面向对象的高级语言）

通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差

背景：同一物体（黑色异物）但不同亮度大小的图片，单纯地使用固定阈值的二值化处理，所得到的物体（黑色异物）的像素个数误差较大，实验表明，通过灰度平均值进行二值化处理，可以有效地减少像素个数的误差。
亮

暗

固定阈值二值化

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 图像显示函数
def show(name, img):
    cv2.namedWindow(name, 0)  # 用来创建指定名称的窗口,0表示CV_WINDOW_NORMAL
    # cv2.resizeWindow(name, img.shape[1], img.shape[0]); # 设置宽高大小为640*480
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def count_pix_nums(img_path):
    img=cv2.imread(img_path,0)
    ret, thresh = cv2.threshold(img,60,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    pix_nums = np.count_nonzero(thresh)
    return pix_nums 

if __name__=="__main__":
    light_pix_nums = count_pix_nums('imgs/light.jpg')
    dark_pix_nums = count_pix_nums('imgs/dark.jpg')

    print("亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为:",light_pix_nums)
    print("亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为:",dark_pix_nums)

亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3558
亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3693

灰度平均值二值化

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 图像显示函数
def show(name, img):
    cv2.namedWindow(name, 0)  # 用来创建指定名称的窗口,0表示CV_WINDOW_NORMAL
    # cv2.resizeWindow(name, img.shape[1], img.shape[0]); # 设置宽高大小为640*480
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

def count_pix_nums(img_path):
    img=cv2.imread(img_path,0)
    mean_gray_value = np.mean(img)
    threshold_value_bias = 60
    threshold_value = mean_gray_value - threshold_value_bias
    ret, thresh = cv2.threshold(img,threshold_value,255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    pix_nums = np.count_nonzero(thresh)
    return pix_nums 

if __name__=="__main__":
    light_pix_nums = count_pix_nums('imgs/light.jpg')
    dark_pix_nums = count_pix_nums('imgs/dark.jpg')

    print("亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为:",light_pix_nums)
    print("亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为:",dark_pix_nums)

亮度较大的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3950
亮度较小的图，物体（黑色异物）像素个数为: 3948

由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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基于DETR的人脸伪装检测
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