[python-opencv]超大图像二值化方法】的更多相关文章

*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) cw = 213 ch = 547 h,w = image.shape[:2] gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) for row in range(0,h,ch): for col in range(0,w,cw): roi = gray[r…
图像二值化[图像阈值]简介: 如果灰度图像的像素值大于阈值,则为其分配一个值(可以是白色255),否则为其分配另一个值(可以是黑色0) 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. python代码层面知识点: opencv中图像二值化方法: OTSU Triangle 自动和手动 自适应阈值 import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray =…
在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来…
较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小.不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值.常用的局部自适应阈值有:1)局部邻域块的均值:2)局部邻域块的高斯加权和. /**…
简介: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. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr…
1.什么是图像二值化 彩色图像: 有blue,green,red三个通道,取值范围均为0-255 灰度图:只有一个通道0-255,所以一共有256种颜色 二值图像:只有两种颜色,黑色和白色,二值化就是把图像的像素转变为0或者255,只有这两个像素值.0白色 1黑色 .0是黑色,255是白色. 2.图像二值化 (1)先获取阈值 (2)根据阈值去二值化图 (3)threshold函数 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src: 输…
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.shape) #(, , ) #超大图像,屏幕无法显示完整 cw,ch = , h,w = image.shape[:] gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理 ,h,ch): ,w,cw): roi = gray…
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做了改进,使得计算更加的简单和有效. Divijver 和 Kittler的贝叶斯最小错误准则为: 因为需要求解二次方程和对正态分布的均值和方差进行估计,Nagawa 和 Rosenfeld提出了求解和估计的方法(Some Experiments on Variable Thresholding).…
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:…
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