在用python进行图像处理时，二值化是非常重要的一步，现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法（当然这个绝对不是全部的二值化方法，若发现新的方法会继续新增）。
1. opencv 简单阈值 cv2.threshold
2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold (自适应阈值中计算阈值的方法有两种：mean_c 和 guassian_c ，可以尝试用下哪种效果好)
3. Otsu’s 二值化
例子:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imr
2022-12-01 10:22:39
272KB
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使用OpenCvSharp中的二值化图像处理功能，使用trackBar控件实现阈值调整，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。
2022-11-03 14:08:45
164.32MB
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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：
import cv2 as cv
import numpy as np
#全局阈值
def threshold_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化
#直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIA
2022-10-06 21:40:15
268KB
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