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  • day5 二值化

    1.otsu二值化

    # coding=utf-8
    
    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    #1.读入图像
    filename = "home.jpg"
    img = cv2.imread(filename,0)
    
    
    #2.灰度图像 二值化
    ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
                            #第1个参数:img,灰度原图像
                            #第2个参数:0对像素值进行分类的阈值
                            #第3个参数:255当像素值高于(有时是小于)阈值对应被赋予的新的像素值
                            #第4个参数:阈值方法
    #第1个返回值:retVal
    #第2个返回值  thresh 处理后的图像
    
    #3.plt 输出
    plt.subplot(121),plt.imshow(img,'gray')
    plt.subplot(122),plt.imshow(th2,'gray')
    
    
    plt.show()

     

    2.全局阈值 127

    # coding=utf-8
    
    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    #1.读入图像
    #img = cv2.imread('gradient.png',0)
    filename = "woman.JPEG"
    img = cv2.imread(filename,0)
    
    #2.灰度图像二值化
    ret1,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)     #全局阈值127
    ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    
    
    #3.plt展示图像
    plt.subplot(221),plt.imshow(img)
    #plt.subplot(221),plt.imshow(img,'gray')
    plt.subplot(222),plt.imshow(th1)
    plt.subplot(223),plt.hist(img.ravel(),256,[0,256])   #直方图函数list
    plt.subplot(224),plt.imshow(th2)
    
    plt.show()

          

    3.高斯核去噪,在Otsu二值化

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