二值化概念

彩色圖像變為灰度圖像之后話可以進一步轉化為二值圖像，即所有的像素的灰度值只有1或0，圖像也隨著變為全黑和全白。這樣操作的目的無非是進一步增強圖像對比，突出我們的目標區域。

二值化和反二值化

import cv2im = cv2.imread("D:/src/test_image/4.png", 0) cv2.imshow("1", im) # 二值化 t2, im2 = cv2.threshold(im, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("2", im2) # 反二值化 t3, im3 = cv2.threshold(im, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) cv2.imshow("3", im3) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

結果如下圖:

原圖

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二值化處理

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反二值化處理

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python使用OpenCV二值化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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