OpenCV 入门教程:全局阈值处理
- 导语
- 一、全局阈值处理
- 二、示例应用
- 2.1 图像二值化
- 2.2 图像去噪
- 总结
导语
全局阈值处理是图像处理中常用的技术之一,用于将图像转换为二值图像,从而提取感兴趣的目标区域。在 OpenCV 中,全局阈值处理可以通过简单的像素比较来实现。本文将以全局阈值处理为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行二值图像处理的基本步骤和实例。
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一、全局阈值处理
全局阈值处理通过将图像中的像素与预先设定的阈值进行比较,将像素分为两个类别:大于阈值的像素被设为一个值,小于阈值的像素被设为另一个值。以下是一个使用全局阈值处理的示例代码:
import cv2
# 读取图像文件
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用全局阈值处理将图像转换为二值图像
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
在上述示例中,我们使用 threshold
函数将灰度图像转换为二值图像。 127
参数是预先设定的阈值,用于将像素分为两类。 255
参数是二值图像中高像素值的设定值,表示白色像素。 cv2.THRESH_BINARY
参数表示采用二进制阈值化的方式。
二、示例应用
现在,我们来看一些常见的示例应用,演示全局阈值处理的操作:
2.1 图像二值化
使用全局阈值处理可以将图像转换为二值图像,用于目标检测、图像分割等应用。以下是一个示例代码:
import cv2
# 读取图像文件
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用全局阈值处理将图像转换为二值图像
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
这个示例将加载名为" image.jpg "的灰度图像文件,并使用全局阈值处理将图像转换为二值图像。
2.2 图像去噪
全局阈值处理也可以用于图像去噪,将图像中的噪声区域转换为背景。以下是一个示例代码:
import cv2
# 读取图像文件
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用全局阈值处理将噪声区域转换为背景
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
这个示例将加载名为" image.jpg "的灰度图像文件,并使用全局阈值处理将噪声区域转换为背景。
原图的灰度图像:
处理后的效果图:
总结
通过本文的介绍,你已经了解了使用 OpenCV 进行全局阈值处理的基本步骤。你学会了使用 threshold
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。
全局阈值处理是图像处理中常用的技术之一,可以用于目标检测、图像分割、图像去噪等多个领域。通过调整阈值的设定,你可以根据实际需求得到所需的二值图像效果。
祝你在使用 OpenCV 进行全局阈值处理的过程中取得成功!