OpenCV基础

阈值和平滑处理

cv2.threshold()二值化函数

ret,thresh = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

参数

　　src:所要进行二值化处理的灰度图

　　thresh:阈值

　　maxval：最大值

　　type：有八种常见类型

返回值

　　ret：参数中指定的阈值thresh

　　thresh：二值化后的灰度图

平滑处理

原图：
def cv_show(name,img):

    cv2.imshow(name,img)

    cv2.waitKey(0)

    cv2.destroyAllWindows()
均值滤波简单的平均卷积操作
img = cv2.imread('ZS.png')

blur = cv2.blur(img,(3,3))

cv_show('img',blur)
方框滤波基本和均值滤波一样 (可以选择归一化，若不归一化容易越界，越界取255)
img = cv2.imread("ZS.png")

box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3),normalize=True)

cv_show('img',box)
高斯滤波
img = cv2.imread("ZS.png")

aussian = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),1)

cv_show('img',aussian)
中值滤波用中值代替
img = cv2.imread("ZS.png")

median = cv2.medianBlur(img,5)

cv_show('img',median)
均值滤波高斯滤波中值滤波比较
res = np.hstack((blur,aussian,median))

cv_show('res',res)
Canny边缘检测

利用高斯滤波对图像平滑处理

Canny(img,minval,maxval)利用高阈值进行非最大值抑制

高于高阈值保留

低于低阈值舍弃

处于高阈值和低阈值之间若和保留点项链则保留，否则舍弃

阈值越高，条件越苛刻，符合的边缘越少
img = cv2.imread('1.jpg')

v1 = Canny(img,100,200)

v2 = Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))

cv_show('res',res)
原图：

边缘检测图：

巴特西

OpenCV基础_二

阈值和平滑处理

cv2.threshold()二值化函数

ret,thresh = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

平滑处理

Canny边缘检测

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