一、图像二值化

图像二值化是指将图像上像素点的灰度值设置为0或255，即整个图像呈现明显的黑白效果的过程。

二、python图像二值化处理

1.cv2opencv简单阈值.threshold

2.cv2opencv自适应阈值.adaptiveThreshold

计算自适应阈值有两种方法：mean_c和guassian_c

3.Otsu's二值化

三、示例：

importcv2
importnumpyasnp
frommatplotlibimportpyplotasplt

img=cv2.imread('scratch.png',0)
#globalthresholding
ret1，th1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
#Otsu'sthresholding
th2=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)
#Otsu'sthresholding
#阈值必须设为0！
ret3，th3=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
#plotalltheimagesandtheirhistograms
images=[img,0,th1,img,0,th2,img,0,th3]
titles=[
'OriginalNoisyImage','Histogram','GlobalThresholding(v=127)',
'OriginalNoisyImage','Histogram',"AdaptiveThresholding",
'OriginalNoisyImage','Histogram',"Otsu'sThresholding"
]
#采用pyplot中画直方图的方法，plt.hist,需要注意的是，它的参数是一维数组
#所以在这里使用(numpy)将多维数组转换为一维的ravel方法，也可以使用flatten方法
#ndarray.flat1-Diteratoroveranarray.
#ndarray.flatten1-Darraycopyoftheelementsofanarrayinrow-majororder.
foriinrange(3):
plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],'gray')
plt.title(titles[i*3]),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256)
plt.title(titles[i*3+1]),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray')
plt.title(titles[i*3+2]),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

建议查看图像二值化相关知识点：

python全局图像二值化

如何二值化图像？

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