这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

代码如下

import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 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？答案就是不停的尝试。# 如果是一副双峰图像（简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）呢？# 我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。# 简单来说就是对 一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。# （对于非双峰图像，这种方法 得到的结果可能会不理想）。def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。 # 第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。 # 第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值 # 第四个参数来决定阈值方法，见threshold_simple() # ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) print("threshold value: %s"%ret) cv.imshow("threshold_demo", binary)def threshold_simple(image): img = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh1 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) ret, thresh2 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh3 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TRUNC) ret, thresh4 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO) ret, thresh5 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_TOZERO_INV) titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV'] images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5] for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray') # 将图像按2x3铺开 plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()# 在前面的部分我们使用是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。# 当时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的具有不同亮度时。# 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。# 这种方法需要我们指定三个参数，返回值只有一个# _MEAN_C：阈值取自相邻区域的平均值,_GAUSSIAN_C：阈值取值相邻区域 的加权和，权重为一个高斯窗口。# Block Size - 邻域大小（用来计算阈值的区域大小）。# C - 这就是是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数。def threshold_adaptive(image): img = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 中值滤波 img = cv.medianBlur(img,5) ret, th1 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # 11 为 Block size, 2 为 C 值 th2 = cv.adaptiveThreshold(img, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2) th3 = cv.adaptiveThreshold(img,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 11, 2) titles = ['Original Image', 'Global Threshold (v = 127)', 'Adaptive Mean Threshold', 'Adaptive Gaussian Threshold'] images = [img, th1, th2, th3] for i in range(4): plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()def threshold_custom(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) h, w = gray.shape[:2] m = np.reshape(gray, [1, w*h]) mean = m.sum() / (w*h) # 求出整个灰度图像的平均值 print("mean:", mean) ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY) cv.imshow("threshold_custom", binary)# 将大图片拆分成小图片后再用自适应局部阈值比较好def big_image_demo(image): print(image.shape) cw = 200 ch = 200 h, w = image.shape[:2] gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("big_image_demo_gray", gray) # 将一张图片每隔ch * cw分成一份 for row in range(0, h, ch): for col in range(0, w, cw): roi = gray[row:row+ch, col:col+cw] dst = cv.adaptiveThreshold(roi, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 127, 2) gray[row:row + ch, col:col + cw] = dst print(np.std(dst), np.mean(dst)) cv.imwrite("../images/result_big_image.png", gray)def main(): img = cv.imread("../images/02.jpg") # threshold_demo(img) # threshold_simple(img) # threshold_adaptive(img) # threshold_custom(img) src = cv.imread("../images/big_image.jpg") big_image_demo(src) cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口 cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口if __name__ == '__main__': main()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。