opencv学习笔记二十四:cv2.adaptiveThreshold自适应阈值 | adaptiveThreshold
之前我们说过使用全局阈值来对图像进行二值化,整幅图像采用同一个数作为阈值。但是这种方法并不适应与所有情况,尤其是当同一幅图像上的不同部分具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值,从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。dst=cv2.adaptiveThreshold(src,maxval,thresh_type,type,BlockSize,C)src:输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图dst:输出图maxval:当像素值超过了阈值...
之前我们说过使用全局阈值来对图像进行二值化,整幅图像采用同一个数作为阈值。但是这种方法并不适应与所有情况,尤其是当同一幅图像上的不同部分具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值,从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。
dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, Block Size, C) src: 输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图 dst: 输出图 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 thresh_type: 阈值的计算方法,包含以下2种类型:取得本站獨家住宿推薦 15%OFF 訂房優惠
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