python opencv 自適應閾值演算法

2021-08-20 22:33:58 字數 974 閱讀 3095

簡單閾值演算法使用全域性閾值,但一副影象中不同位置的光照情況可能不同,全域性閾值會失去很多資訊。本文介紹一下python+opencv中自適應閾值演算法。

同樣的,先列出大綱

以下直接比較兩個自適應閾值演算法與簡單閾值演算法。

###########自適應閾值演算法

# 0表示以灰度方式讀圖。否則後面用閾值演算法會出錯

# 也可以按照彩色讀進來,然後用二值化演算法進行灰度

img_1 = cv2.adaptivethreshold(img, 255, cv2.adaptive_thresh_gaussian_c,

cv2.thresh_binary, 11, 2)

img_2 = cv2.adaptivethreshold(img, 255, cv2.adaptive_thresh_mean_c,

cv2.thresh_binary, 11, 2)

ret, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.thresh_binary)

titles = ['guassian','mean','simper']

imgs =[img_1, img_2, img]

for i in range(3):

plt.subplot(1, 3, i+1)

plt.imshow(imgs[i],'gray')

plt.title(titles[i])

plt.show()

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