【OpenCV】cv2に基づく画像閾値化【超詳細な注釈と解説】基本操作をマスター

前に言われたこと

博主今天给大家带来人工智能的一个重要领域的入门操作，opencv包的使用和基本操作，希望大家可以从中学到一些东西！

序文

那么这里博主先安利一下一些干货满满的专栏啦！

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元画像表示

今日、ブロガーはこの画像を例として使用して、いくつかのしきい値操作を示します

1.OpenCV画像閾値処理機能

関数プロトタイプ:

ret,dst = threshold(src,thresh,maxval,type)

src :ソース画像

thresh:しきい値 (127/128 は一般的に使用されるしきい値です)

maxval:ピクセルがしきい値を超えた (しきい値以下) 場合の値。それ以外の場合は 0

ret:しきい値の戻り値 (しきい値セットは何ですか)

dst:出力画像

種類：加工方法

2. 二値化 THRESH_BINARY と二値化反転 THRESH_BINARY_INV 処理

二値化:

処理方法: チャネルのピクセル値がしきい値を超えた場合は maxval、チャネルのピクセル値がしきい値を下回った場合は 0

def test1():
    img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\test4.jpg", 1) # 图片路径
    ret,img1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) # 二值化
    cv2.imshow('img1',img1)
    cv2.waitKey(0)
test1()

処理結果:

二値化反転:

処理方法：二値化の逆

def test1():
    img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\test5.jpg", 1)
    ret,img1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # 二值化翻转
    cv2.imshow('img1',img1)
    cv2.waitKey(0)
test1()

処理結果:

3.THRESH_TRUNC処理

Trunc は実際には切り捨てを意味します

処理方法: しきい値を超えた場合はしきい値を取得し、しきい値を下回った場合は自己を取得します。

def test3():
    img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\test.jpg", 0)
    cv2.imshow('img',img)
    # 3.THRESH_TRUNC 超过阈值取阈值，低于阈值取自身
    ret,img1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)
    cv2.imshow('img1',img1)
    cv2.waitKey(0)
test3()

処理結果:

処理された画像:

元の画像:

4. THRESH_TOZERO および THRESH_TOZERO_INV 処理

処理方法:

THRESH_TOZERO：閾値を超えていればそのまま、閾値を下回っていれば0

THRESH_TOZERO_INV:しきい値を超えた場合は 0 になり、しきい値を下回った場合は変更されません。

def test4():
    img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\test5.jpg", 1)
    cv2.imshow('img',img)
    # 4.THRESH_TOZERO 超过阈值不变，低于阈值取0
    # 5.THRESH_TOZERO_INV 取反 -- 超过阈值取0，低于阈值取不变
    ret,img1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)
    ret,img1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
    cv2.imshow('img1',img1)
    cv2.waitKey(0)
    print(ret)
test4()

処理結果:

THRESH_TOZERO：

元の画像: