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  • 自适应阈值二值化

    cv2.adaptiveThreshold

    https://blog.csdn.net/laoyezha/article/details/106445437

    cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)
    这个函数大致意思就是把图片每个像素点作为中心取N*N的区域,然后计算这个区域的阈值,来决定这个像素点变0还是变255

    src:需要进行二值化的一张灰度图像

    maxValue:满足条件的像素点需要设置的灰度值。(将要设置的灰度值)

    adaptiveMethod:自适应阈值算法。可选ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C

    thresholdType:opencv提供的二值化方法,只能THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV

    blockSize:要分成的区域大小,上面的N值,一般取奇数

    C:常数,每个区域计算出的阈值的基础上在减去这个常数作为这个区域的最终阈值,可以为负数

    dst:输出图像,可以忽略

    前两个参数与threshold的src和maxval一样相同

    blocksize越大参与计算阈值的区域也越大,细节轮廓就变得越少,整体轮廓越粗越明显;

    C越大,每个像素点的N*N邻域计算出的阈值就越小,中心点大于这个阈值的可能性也就越大,设置成255的概率就越大,整体图像白色像素就越多,反之亦然。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Manuel/p/14889478.html
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