时间:2021-05-22
贴部分代码
#! /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as npfrom PIL import Imagearea = 0def ostu(img): global area image=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度 blur = cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0) # 阈值一定要设为 0 !高斯模糊 ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # 二值化 0 = black ; 1 = white # cv2.imshow('image', th3) # a = cv2.waitKey(0) # print a height, width = th3.shape for i in range(height): for j in range(width): if th3[i, j] == 255: area += 1 return area以上这篇python opencv 二值化 计算白色像素点的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。普通图像二值化代码如下:importcv2ascvim
首先使用PImage来实例化对象,再通过loadImage赋值,两层for循环遍历图片上的像素点,每隔5个像素点,画一个直径为3的圆。颜色通过pic.get(x
本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下1.通过二值化处理去掉干扰线2.对黑白图片进行降噪,去掉那些单独的黑色像素点3
理论上像素密度越大,单位面积上的像素点越多画质约细腻,或者说像素越高越好。但是数码成像的传感器成像时像素点之间存在光电干扰,像素密度超过合理值会因光电干扰导致画
阈值分割像素图原始图像像素图见下面红色线:标注一条阈值线二进制阈值化首先设定一条阀值线如127大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)小于