关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)


Posted in Python onApril 04, 2022

前一篇研究了opencv二值化方法threshold的使用,但是这个方法也存在一定的局限性,假如有一张图存在明显的明暗不同的区域,如下图

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

可以看到左边部分因为整体偏暗,导致二值化后变成全黑,丢失了所有细节,这显然不是我们想要的结果。

原因threshold函数使用一个阈值对图像进行二值化,导致小于这个阈值的像素点全都变成0。因此使用一个阈值的二值化方法并不适用于上面的这张图。那怎么搞?

很明显,上面这张图只有左右两个区域明显亮度不同,最简单的方法就是把图分成两个区域,每个区域分别进行二值化,也就是说二值化上面这张图需要两个不同的阈值。那如果亮度不同的地方有三个,四个或者更多呢?那就每个区域用一个阈值来进行二值化。按照这个思想,因此有了cv2.adaptiveThreshold函数。

先看一下adaptiveThreshold二值化的使用效果。

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

明显还是有效果的,至少左边部分不是全黑。

接下来简单说一下adaptiveThreshold方法

cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)

这个函数大致意思就是把图片每个像素点作为中心取N*N的区域,然后计算这个区域的阈值,来决定这个像素点变0还是变255

src:需要进行二值化的一张灰度图像

maxValue:满足条件的像素点需要设置的灰度值。(将要设置的灰度值)

adaptiveMethod:自适应阈值算法。可选ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C

thresholdType:opencv提供的二值化方法,只能THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV

blockSize:要分成的区域大小,上面的N值,一般取奇数

C:常数,每个区域计算出的阈值的基础上在减去这个常数作为这个区域的最终阈值,可以为负数

dst:输出图像,可以忽略

前两个参数与threshold的src和maxval一样相同

第三个参数adaptiveMethod

提供两种不同的计算阈值的方法,按照网上其他大佬的解释

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,为局部邻域块的平均值,该算法是先求出块中的均值。

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,为局部邻域块的高斯加权和。该算法是在区域中(x, y)周围的像素根据高斯函数按照他们离中心点的距离进行加权计算。

 第四个参数thresholdType

只能THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV

第5个参数blockSize

上述算法计算邻域时的领邻域大小,一般选择为3、5、7......等

第6个参数C

每个邻域计算出阈值后再减去C作为最终阈值

演示一下blockSize和C对二值化结果的影响,以THRESH_BINARY,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C为例

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

关于python3 opencv 图像二值化的问题(cv2.adaptiveThreshold函数)

可以看到,当blockSize越大,参与计算阈值的区域也越大,细节轮廓就变得越少,整体轮廓越粗越明显

当C越大,每个像素点的N*N邻域计算出的阈值就越小,中心点大于这个阈值的可能性也就越大,设置成255的概率就越大,整体图像白色像素就越多,反之亦然。

这种二值化有点类似canny边缘检测,用来找轮廓或者特征点也挺不错。

import cv2
import numpy as np
 
blocksize = 3
C=0
def adaptive_demo(gray, blocksize, C):
    binary = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, C)
    # binary = cv2.GaussianBlur(binary, (15,15), 0)
    cv2.imshow('binary', binary)
def C_changed(value):
    global gray
    global blocksize
    global C
    C = value - 30
    print('C:', C)
    adaptive_demo(gray, blocksize, C)
def blocksize_changed(value):
    blocksize = 2 * value + 1
    print('blocksize:', blocksize)
if __name__ == "__main__":
    image_path = './img/1.jpg'
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    adaptive_demo(gray, 3, 0)
    cv2.createTrackbar('C', 'binary',0, 60, C_changed)
    cv2.createTrackbar('blocksize', 'binary',1, 20, blocksize_changed)
    cv2.waitKey(0)

到此这篇关于python3 opencv 图像二值化笔记(cv2.adaptiveThreshold)的文章就介绍到这了,更多相关python3 opencv 图像二值化内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木!

Python 相关文章推荐
Python入门之modf()方法的使用
May 15 Python
python3 发送任意文件邮件的实例
Jan 23 Python
python3+PyQt5图形项的自定义和交互 python3实现page Designer应用程序
Jul 20 Python
python获取代理IP的实例分享
May 07 Python
浅谈python编译pyc工程--导包问题解决
Mar 20 Python
Python将json文件写入ES数据库的方法
Apr 10 Python
PyTorch中permute的用法详解
Dec 30 Python
windows下的pycharm安装及其设置中文菜单
Apr 23 Python
pycharm第三方库安装失败的问题及解决经验分享
May 09 Python
如何基于python把文字图片写入word文档
Jul 31 Python
python 基于wx实现音乐播放
Nov 24 Python
python中pow函数用法及功能说明
Dec 04 Python
Python中使用Opencv开发停车位计数器功能
Python采集股票数据并制作可视化柱状图
python疲劳驾驶困倦低头检测功能的实现
Python实现自动玩连连看的脚本分享
Apr 04 #Python
Python利用Turtle绘制哆啦A梦和小猪佩奇
Python必备技巧之函数的使用详解
Python批量解压&压缩文件夹的示例代码
Apr 04 #Python
You might like
亚洲咖啡有什么?亚洲咖啡产地介绍 亚洲咖啡有什么特点?
2021/03/05 新手入门
PHP入门速成(2)
2006/10/09 PHP
PHP禁止页面缓存的代码
2011/10/23 PHP
Apache服务器下防止图片盗链的办法
2015/07/06 PHP
PHP解决高并发的优化方案实例
2020/12/10 PHP
ECMAScript6中Map/WeakMap详解
2015/06/12 Javascript
jQuery版本升级踩坑大全
2016/01/12 Javascript
Bootstrap table使用方法总结
2017/05/10 Javascript
jquery实现放大镜简洁代码(推荐)
2017/06/08 jQuery
ligerUI---ListBox(列表框可移动的实例)
2017/11/28 Javascript
swiper插件自定义切换箭头按钮
2017/12/28 Javascript
js实现json数组分组合并操作示例
2019/02/12 Javascript
Vue项目中使用jquery的简单方法
2019/05/16 jQuery
[02:35]DOTA2英雄基础教程 末日使者
2013/12/04 DOTA
CentOS中使用virtualenv搭建python3环境
2015/06/08 Python
十条建议帮你提高Python编程效率
2016/02/16 Python
详解python中的json和字典dict
2018/06/22 Python
python实现自动登录
2018/09/17 Python
Python如何发布程序的详细教程
2018/10/09 Python
Python生成验证码、计算具体日期是一年中的第几天实例代码详解
2019/10/16 Python
Python函数的定义方式与函数参数问题实例分析
2019/12/26 Python
python如何代码集体右移
2020/07/20 Python
浅谈利用缓存来优化HTML5 Canvas程序的性能
2015/05/12 HTML / CSS
浅谈html5之sse服务器发送事件EventSource介绍
2017/08/28 HTML / CSS
Order by的几种用法
2013/06/16 面试题
园林毕业生自我鉴定范文
2013/12/29 职场文书
30年同学聚会邀请函
2014/01/25 职场文书
淘宝中秋节活动方案
2014/01/31 职场文书
六查六看自查材料
2014/02/17 职场文书
公司中层干部的自我评价分享
2014/03/01 职场文书
求职信标题怎么写
2014/05/26 职场文书
党支部创先争优承诺书
2014/08/30 职场文书
离婚财产分配协议书
2014/10/21 职场文书
初三毕业感言
2015/07/31 职场文书
css3中2D转换之有趣的transform形变效果
2022/02/24 HTML / CSS
table设置超出部分隐藏,鼠标移上去显示全部内容的方法
2022/12/24 HTML / CSS