一,分块处理超大图像的二值化问题

  (1) 全局阈值处理
  (2) 局部阈值

二,空白区域过滤

三,先缩放进行二值化,然后还原大小

np.mean() 返回数组元素的平均值

np.std() 返回数组元素的标准差

一,分块处理超大图像的二值化问题

 (1) 全局阈值处理 

 (2) 局部阈值

 1 import cv2 as cv
2 import numpy as np
3
4 """
5 def big_image_binary(image):
6 print(image.shape) #(4208, 2368, 3)  #超大图像,屏幕无法显示完整
7 cw,ch = 256,256
8 h,w = image.shape[:2]
9 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理
10 for row in range(0,h,ch):
11 for col in range(0,w,cw):
12 roi = gray[row:row+ch,col:col+cw] #获取分块
13 #全局阈值
14 # ret,binary = cv.threshold(roi,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
15
16
17 #局部阈值  
18 binary = cv.adaptiveThreshold(roi,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY,127,20)  
19 gray[row:row + ch, col:col + cw] = binary  #分块覆盖
20 print(np.std(binary),np.mean(binary))
21
22 cv.imwrite("binary2.jpg",gray)

二,空白区域过滤

 1 #空白区域过滤
2 def big_image_binary(image):
3 print(image.shape)
4 # 分成小块,每一块的宽高
5 cw = 256
6 ch = 256
7 #整个图像的宽高
8 h, w = image.shape[:2]
9 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
10 #步长 ch cw
11 for row in range(0, h, ch):
12 for col in range(0, w, cw):
13 #获取分块(感兴趣区域)
14 roi = gray[row:row+ch, col:cw+col]
15 print(np.std(roi), np.mean(roi))
16 dev = np.std(roi)
17 if dev < 15:
18 gray[row:row + ch, col:cw + col] = 255 #dev < 15的让它变白
19 else:
20 ret, dst = cv.threshold(roi, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
21 gray[row:row + ch, col:cw + col] = dst
22 cv.imwrite("D:/vcprojects/result_binary.png", gray)
23
24
25 print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
26 src = cv.imread("D:/vcprojects/images/red_text2.png")
27 #cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
28 #cv.imshow("input image", src)
29 big_image_binary(src)
30 cv.waitKey(0)
31
32 cv.destroyAllWindows()
33 big_image_binary(src)
34 cv.waitKey(0)
35
36 cv.destroyAllWindows()

参考:

https://blog.csdn.net/weixin_41722450/article/details/104265595

python实现超大图像的二值化方法的更多相关文章

  1. OpenCV图像的二值化

    图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出 ...

  2. OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold()。

    函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, doub ...

  3. 二值化方法:Kittler:Minimum Error Thresholding

    Kittler二值化方法,是一种经典的基于直方图的二值化方法.由J. Kittler在1986年发表的论文“Minimum Error Thresholding”提出.论文是对贝叶斯最小错误阈值的准则 ...

  4. 数学思想方法-python计算战(8)-机器视觉-二值化

    二值化 hreshold Applies a fixed-level threshold to each array element. C++: double threshold(InputArray ...

  5. 实现图像的二值化(java+opencv)

    书里的解释: 其他的没找到什么资料,直接参考百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E4%BA%8C%E5%80%BC%E5%8C%9 ...

  6. [python-opencv]超大图像二值化方法

    *分块 *全局阈值 VS 局部阈值 import cv2 as cv import numpy as np def big_image_binary(image): print(image.shape ...

  7. opencv 对RGB图像直接二值化

    #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace st ...

  8. python 读取、保存、二值化、灰度化图片+opencv处理图片的方法

    http://blog.csdn.net/johinieli/article/details/69389980

  9. OpenCV---超大图像二值化和空白区域过滤

    超大图像的二值化方法 1.可以采用分块方法, 2.先缩放处理就行二值化,然后还原大小 一:分块处理超大图像的二值化问题 def big_image_binary(image): print(image ...

随机推荐

  1. C语言练习:hackerrank十五关

    第一关:Hello World C 输入一行字符串(可能含空格),输出hello world\n,字符串 Sample Input 0 Welcome to C programming. Sample ...

  2. 数据结构与算法——克鲁斯卡尔(Kruskal)算法

    目录 应用场景-公交站问题 克鲁斯卡尔算法介绍 克鲁斯卡尔算法图解 克鲁斯卡尔算法分析 如何判断回路? 代码实现 无向图构建 克鲁斯卡尔算法实现 获取一个点的终点解释 应用场景-公交站问题 某城市新增 ...

  3. MyBatis实现批量添加

    在进行后端的操作时,批量添加总是少不了,话不多说,下面贴上代码 Mybatis代码: <insert id="batchInsert" parameterType=" ...

  4. MySQL强人“锁”难《死磕MySQL系列 三》

    系列文章 一.原来一条select语句在MySQL是这样执行的<死磕MySQL系列 一> 二.一生挚友redo log.binlog<死磕MySQL系列 二> 前言 最近数据库 ...

  5. Three 之 Animation 体验一

    Animation 体验一 动画效果 其中涉及到 skeletion.clipAction.GUI Skeletion 在建模软件中可导出 skeletion,这里安利一个可以创建动画的网站 http ...

  6. 升级了 Windows 11 正式版,有坑吗?

    今天磊哥去公司上班,惊喜的发现 Windows 提示更新了,并且是 Windows 11 正式版,这太让人开心了,二话不说"先升为敬". ​ 下载更新 下载完咱就重启更新呗. Wi ...

  7. t-SNE算法

    t-SNE 算法 前言 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是用于降维的一种机器学习算法,由 Laurens van der Maat ...

  8. 【.Net vs Java? 】 先来看一下Java和C#的数据类型区别。

    新工作.Net和Java都要做,早期也做过一段Java的项目,但没有系统的深入学习过.一直觉得这两门语言估计是最相近的两门语言了,好多代码可以说直接拷过来都不带报错的,但仔细推敲还是有很多的不同. 1 ...

  9. macbook air m1上传文件到github

    一,首先安装git,打开ssh文件里的id_rsa.pub,然后复制所有内容. 二,github上申请自己的账号,右上角settings里选择SSH and GPG keys,点击new ssh ke ...

  10. 自定义ConditionalOnXX注解

    一.Conditional注解介绍 对SpringBoot有足够了解的小伙伴应该都用过Conditional系列注解,该注解可用在类或者方法上用于控制Bean的初始化. 常用的Conditional注 ...