OpenCV学习笔记-超大图像二值化

在处理的时候，我们可能会碰到一些超大图像，如果直接处理会因为图像的问题造成一些细节被忽略，我们对图像进行切分，分块处理。

同上一篇文章一样，图像二值化有全局和区域的分别，先讨论全局处理的方式：

def big_image_binary(img):

    cw = 256 # 分块的步长

    ch = 256

    h, w = img.shape[: 2] # 图像的高宽

    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图像    

    for row in range( 0, h, ch):      

        for col in range( 0, w, cw):

            roi = gray[row:row + ch,col:col + cw] # 分块区域  

            print(np.std(roi), np.mean(roi))

            dev = np.std(roi) # 计算像素的标准差  

            if dev < 15:

            # 如果像素的标准差小于某一阈值 我们就理解这个区域的图像变化不大,即黑白区间不明显，我们全部赋值为255

                gray[row:row+ch, col:col+cw] = 255  

            else:

                ret, dst = cv.threshold(roi, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

                gray[row: row + ch, col: col + cw] = dst

    cv.imwrite( 'img/big_image_binary.png', gray)

局部自适应的处理结果还是一如既往的好，而且操作更简单：

def big_image_binary(img):
    cw = 256 # 分块的步长
    ch = 256
    h, w = img.shape[:2] # 图像的高宽
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图像
    for row in range(0, h, ch):
        for col in range(0, w, cw):
            roi = gray[row:row + ch,col:col + cw] # 分块区域
            print(np.std(roi), np.mean(roi))
            dev = np.std(roi) # 计算像素的标准差
            dst = cv.adaptiveThreshold(roi, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 127, 10)
            gray[row:row+ch, col:col+ch] = dst
    cv.imwrite('img/big_image_binary.png', gray)