影像預處理
(1)灰化
(2)二值化
import cv2 as cv
import numpy as np
#全域性閾值
def threshold_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把輸入影像灰度化
#直接閾值化是對輸入的單通道矩陣逐畫素進行閾值分割。
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)
print("threshold value %s"%ret)
cv.namedWindow("binary0", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("binary0", binary)
#區域性閾值
def local_threshold(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把輸入影像灰度化
#自適應閾值化能夠根據影像不同區域亮度分佈,改變閾值
binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv.THRESH_BINARY, 25, 10)
cv.namedWindow("binary1", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("binary1", binary)
#使用者自己計算閾值
def custom_threshold(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把輸入影像灰度化
h, w =gray.shape[:2]
m = np.reshape(gray, [1,w*h])
mean = m.sum()/(w*h)
print("mean:",mean)
ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.namedWindow("binary2", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("binary2", binary)
src = cv.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/test/Crop_test1.jpg')
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL) #設定為WINDOW_NORMAL可以任意縮放
cv.imshow('input_image', src)
threshold_demo(src)
local_threshold(src)
custom_threshold(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
(3)按需求濾波
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