OpenCV中的阈值分割可以通过cv2.threshold()函数实现。该函数的参数包括输入图像、阈值、最大像素值、阈值类型和输出图像。
以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用阈值分割将一幅灰度图像转换为二值图像:
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度模式读取图像
# 阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示结果
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上述代码中,首先使用cv2.imread()函数读取一幅灰度图像。然后,使用cv2.threshold()函数进行阈值分割。其中,参数img
为输入图像,127
为阈值,255
为最大像素值,cv2.THRESH_BINARY
为阈值类型,表示将大于阈值的像素值设为最大像素值,小于等于阈值的像素值设为0。最后,使用cv2.imshow()函数显示阈值分割结果。
注意:阈值分割函数的返回值包括阈值和输出图像。在上述代码中,我们用ret
接收了阈值,但并没有使用它。