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1、對(duì)于該方法opencv提供了我們需要的API

cv2.threshold()

2、該算法通過一個(gè)閾值對(duì)整個(gè)圖形中的每一個(gè)像素進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)全局二值化。

import cv2 as cv
import numpy as np
 
 
def load_image():
    src=cv.imread('num.jpg')
    h,w=src.shape[:2]
    #src=cv.resize(src,(w*2,h*3))
    return src
#全局閾值
def threshold_demo(image):
    gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    #為0則使用自動(dòng)尋找閾值的選項(xiàng) 使用自動(dòng)尋找即用|分開。
    ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY)#|cv.THRESH_TRIANGLE
    print(ret)
    cv.imshow('same_3',binary)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
 
threshold_demo(load_image())

3、方法講解

ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY)
ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY)#|cv.THRESH_TRIANGLE

4、參數(shù)

灰度圖像：在做二值化時(shí)我們必要用灰度圖像

設(shè)定好的閾值

當(dāng)閾值大于該值時(shí)（或小于）像素點(diǎn)賦值為

固定參數(shù)方法：cv.THRESH_BINARY 二值化，下圖將包含方法及其曲線

可選參數(shù)若加該參數(shù)則在最后加上一個(gè) |cv.THRESH_TRIANGLE注意那里的|不要丟，選定該方法后，前面設(shè)置的閾值將無效，利用方法自動(dòng)計(jì)算閾值

返回值一：計(jì)算好或者設(shè)定好的閾值

返回值二：處理好的圖像

以上就是python全局圖像二值化的方法，希望能對(duì)大家有所幫助，更多知識(shí)盡在python學(xué)習(xí)網(wǎng)。

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