00问答网
所有问题
当前搜索:
opencv灰度图像二值化处理
opencv
如何
处理
验证码中很粗的干扰线
答:
1、图像预处理:将彩色图像转换为灰度图像
,使用灰度图像进行后续处理可以简化操作,可以使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。2、二值化处理:将灰度图像进行二值化处理,将前景与背景明确区分开,可以使用cv2.threshold()函数进行简单的二值化处理,或者采用自适应阈值算法,如cv2.adaptiveThr...
Opencv
之
图像灰度化
答:
一般有四种方法对彩色图像进行灰度化处理:分量法、最大值法、平均值法、加权平均法
。图像灰度化处理有以下几种方式: 1. 分量法 将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。2. 最大值法 将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
...的
灰度值
,尤其是在一些边缘的位置。比如
opencv
里的cvThreshold_百度...
答:
你可以对2值化后的图像值作归一化处理,得到1和0,然后再放大(乘255),就可得到满意的数值
。至于左边界上 1 254 253, 0 255 255,可能是2值化前,颜色原本就有差别。不是2值化的错误。--- 百度提问,知道系统会给答题者20分,你不需要给分。除非你想吸引别人来答题,给奖励,奖励分要从...
怎么样用
opencv
将彩色
图片
转化成像素值只有0和255的
灰度图
?
答:
先进行
灰度化
,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样
图像
已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的
二值化
,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了 ...
opencv
问题,我在提取
图像
的轮廓,有提取轮廓的现成函数,我现在是想提...
答:
其实你问的问题可以转化为二值化问题,
你的要求是将灰度级在170~190之间的像素置为白,其他灰度级像素置为黑,然后再在二值化图像上进行轮廓提取
,那这样就好办了,二值化函数如下:简单的方法就是自己写一个threshlod函数 int thrl(IplImage *src,IplImage *dst,int a1,int a2)//a1小于a2,即...
图像二值化
的原理
答:
图像的二值化的基本原理图像的
二值化处理
就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的
灰度图像
通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字
图像处理
中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值...
opencv
中
二值
白色用数值表示
答:
二值
图像是值仅仅包含黑色和白色两种颜色的图像,计算机将白色的像素点处理为“1”,黑色像素点处理为“0”,以方便后续的存储和处理操作,只使用一
灰度图像
。二值图像表示不够细腻,为体现更多的细节,就需要使用更多的颜色,计算机会将
灰度处理
为256个灰度级,用数值区间【0,255】表示。
OpenCV
是一个...
opencv
文字颜色加深
答:
步骤如下:1、读取图像:使用cv2.imread函数读取待处理的图像文件。2、预
处理图像
:根据需要进行图像预处理操作,例如调整大小、
灰度化
、
二值化
等。可以使用cv2.cvtColor函数将图像转换为
灰度图像
,或者使用其他预处理方法。3、检测轮廓:使用cv2.findContours函数检测图像中的轮廓。帮助找到文字所在的区域。4...
解释一下什么是
二值化
?
答:
二值化
(英语:Thresholding)是图像分割的一种最简单的方法。二值化可以把
灰度图像
转换成二值图像。把大于某个临界
灰度值
的像素灰度设为灰度极大值,把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值,从而实现二值化。
二值
、
灰度
、彩色
图像
答:
需要特别注意的是, 在
OpenCV
中,通道的顺序是B→G→R, 即: 在图像处理过程中,可以根据需要对图像的通道顺序进行转换。除此以外,还可以根据需要对不同色彩空间的图像进行类型转换,例如,将
灰度图像处理
为
二值
图像,将彩色图像处理为灰度图像等。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
二值图像转换为灰度图像
opencv模糊图像变清晰
图像二值化最简单三个步骤
图像灰度和二值化处理讲解
使用opencv进行图片的二值化
cv2灰度图像
二值化处理代码
Python二值化图像
图像二值化