一：什么是二值图像 彩色图像：三个通道0-255，0-255，0-255，所以可以有2^24位空间
灰度图像：一个通道0-255,所以有256种颜色
二值图像：只有两种颜色，黑和白，1白色，0黑色 二：图像二值化（一）先获取阈值（二）根据阈值去二值化图像（三）OpenCV中的二值化方法（四）补充阈值类型原灰度图像的像素值1.THRESH_BINARY:过门限的值为最大值，其他值为02.TH
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2023-10-15 07:04:21
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二维仿射变换及其接口关于二维仿射变化的介绍：OpenCV3.4.1中提供的接口为：estimateAffinePartial2D()，用于计算两个2D点集之间具有4个自由度的最优有限仿射变换。其函数具体实现位于：./opencv/sources/modules/calib3d/src/ptsetreg.cpp函数原型：cv::Mat cv::estimateAffinePartial2D (
I
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2024-04-14 12:11:44
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# 如何用 Python 和 OpenCV 显示二值化图像
在今天的文章中，我们将学习如何使用 Python 和 OpenCV 来显示图片的二值化处理结果。我们会一步一步地走过这一过程，同时为每一步提供详细的代码示例和解释。文章也会包含流程图和甘特图，帮助你更好地理解步骤和时间分配。
## 流程概述
以下是整个过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述
YUV中的Y是指“灰度”或者“明亮度” ，英语表达为Luminance、Luma，luminance 表示为 Y， luma 表示为 Y'。Y与RGB的演算关系为：Y = 0.2126 R + 0.7152 G + 0.0722 B，Y' = 0.2126 R' + 0.7152 G' + 0.0722 B' ，符号' 表示使用了Gamma compression。（参见http://en.wi
文章目录基础概念1 . 二值化2 . 灰度值3 . ROI4 . 通道常用内置函数1 . cv2.imread ( )2 . cv2.imshow( )3 . numpy.ones( )4 . numpy.hstack( )和numpy.vstack( )膨胀与腐蚀1 . 什么是膨胀和腐蚀2 . 代码 基础概念1 . 二值化二值化(Binarization)意将非二值图像经过计算变成二值图像，它
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2023-08-26 08:24:24
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图像二值化图像二值化（ Image Binarization）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。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。所使用的阈值,结果图片 = cv.threshold(img,阈值,最大值,类型) THRESH_BINARY高于阈值改为255,低于阈
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2023-09-02 16:17:51
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在上一篇《【OpenCV入门指南】第三篇Canny边缘检测》中介绍了使用Canny算子对图像进行边缘检测。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明显的黑白效果。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数
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2024-01-09 17:23:17
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在一般的视觉视觉颜色是由RGB组成的，为了简化处理的视觉的复杂度，以及得到分割出指定物体的特征形状，通过二值化的方法更加的高效方便二值化图像二值化定义：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，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果二值化分割定义：一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据
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2023-08-11 18:59:58
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1. 全局二值化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，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。灰度处理后就能够二值化了，这是方便图像处理的重要步骤，对轮廓有要求的很有效。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。 OpenCV提供了全局固定阈值和局部自适应阈值的函数来实现二值化图像。全局二值化方法(Global Bin
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2023-08-20 07:59:51
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图像二值化（ Image Binarization）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。二值化的原理import cv2
img = cv2.imread('img/lena.jpg')
# 转为灰度图
new_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
height, width = new_im
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2023-08-13 21:43:51
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目录前言正文原理获取阈值的原理重要函数：cv.thresholdthreshold中type的参数全局阈值效果图函数如下局部阈值效果图图片全部像素的平均值作为阈值效果图方法代码超大图像二值化效果图方法函数代码参考博客 前言二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白有全局和局部两种在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢？答
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2023-06-16 08:43:58
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本篇记录学学习简单阈值，自适应阈值，Otsu’s 二值化，图像的平滑、滤波等。将学习以下函数：cv2.threshold，cv2.adaptiveThreshold，cv2.filter2D（）等。图像阈值与名字一样，这种方法非常简单。但像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold(src,thr
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2024-04-22 09:03:29
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1、OpencvSharp 颜色空间转换 Cv2.CvtColor()CvtColor()，是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。 1：参数RGB2GRAY是RGB到gray。 2
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2024-05-24 22:36:25
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图像像素的灰度值无论在什么数据类型中都只有最大值和最小值两种取值，因此成为二值图像。二值图形色彩种类少，可以进行高度的压缩，节省了内存空间。在OpenCV中提供了threshold()函数和adaptiveThreshold()两个函数用于实现图像的二值化。一、threshold()函数函数原型：double cv::threshold( I
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2023-11-05 19:11:53
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文章目录前言一、图像最大值与最小值统计二、图像二值化threshold()函数adaptiveThreshold()函数 前言记录opencv关于求最大值、最小值和二值化的相关函数及操作一、图像最大值与最小值统计minMaxLoc（）函数void minMaxLoc(InputArray src, double * minVal, double * maxVal=0, Point * minLo
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2024-01-08 12:32:42
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Canny边缘检测1、概述Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，因此，可以实现一种具有广泛应用意义的边缘检测技术。Canny算法也被许多人称为最佳探测器，旨在满足三个主要标准： （1）低错误率：这意味着只能很好地检测存在的边缘。 （2）良好的本地化：必须
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、cv2.threshold()阈值操作函数1.1、初见1.2、阈值不同时的效果二、cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值操作函数2.1、初见2.2、固定blocksize,改变C值大小的实验结果2.3、固定C值,改变blocksize大小的实验结果 前言参考视频：opencv教学 参考教材：《数字图
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2024-01-08 17:58:29
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作者：马健教程十七：二值化图像去毛刺
在灰度图像处理成纯黑白（二值化）图像以后，经常出现的一个问题是轮廓边缘出现毛刺。如下面这个图像：
为了看得更清楚，放大到800%并加网格线：
可以看出在“工”字的上面一横中，上边缘有几个突出点，下边缘有两个凹陷点，而在“业”字左侧竖条中有突出点，下面一横中有凹陷点。
产生毛刺的原因是：在扫描或拍摄所生成的原始图像中，轮廓边缘像素点的值其实是介于“白”与
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2024-01-29 10:55:23
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腐蚀的原理：二值图像前景物体为1，背景为0.假设原图像中有一个前景物体，那么我们用一个结构元素去腐蚀原图的过程是这样的：遍历原图像的每一个像素，然后用结构元素的中心点对准当前正在遍历的这个像素，然后取当前结构元素所覆盖下的原图对应区域内的所有像素的最小值，用这个最小值替换当前像素值。由于二值图像最小值就是0，所以就是用0替换，即变成了黑色背景。从而也可以看出，如果当前结构元素覆盖下，全部都是背景，
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2024-03-26 20:26:27
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opencv自适应二值化前言一、二值化是什么？二、自适应二值化1.为什么要用自适应二值化2.自适应二值化代码实现(c++) 前言最近在工作中，要实现自动绘制ROI的功能，但是在代码实现的过程中，遇到了不小的问题，现已解决。一、二值化是什么？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，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 二值化是图像分割的一种最简单的方法。二值化可以
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2023-10-06 20:25:19
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