1. 閾值處理（Thresholding）：閾值處理是一種圖像分割的方法，它根據(jù)像素灰度值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，將像素分為兩個(gè)類(lèi)別（例如黑白、前景背景等）。閾值處理可以用于目標(biāo)檢測(cè)、圖像增強(qiáng)等應(yīng)用。在OpenCV中，常用的閾值處理函數(shù)是`cv2.threshold()`。
2. threshold函數(shù)：`cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])`是OpenCV中的閾值處理函數(shù)。它接受源圖像、設(shè)定的閾值、最大值、閾值類(lèi)型以及可選參數(shù)目標(biāo)圖像作為輸入，并返回兩個(gè)結(jié)果：閾值和處理后的圖像。
3. 自適應(yīng)閾值處理（Adaptive Thresholding）：自適應(yīng)閾值處理是根據(jù)圖像的局部特征，自動(dòng)確定每個(gè)像素點(diǎn)的閾值。不同于固定閾值處理，自適應(yīng)閾值處理能夠在不同光照條件下得到更好的效果。在OpenCV中，可以通過(guò)`cv2.adaptiveThreshold()`函數(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)閾值處理。
4. Otsu處理（Otsu's Thresholding）：Otsu處理是一種自動(dòng)確定二值化閾值的方法，它通過(guò)最小化類(lèi)間方差或最大化類(lèi)內(nèi)方差的方式，找到最佳的閾值。Otsu處理可以在某些情況下得到更好的二值化結(jié)果。在OpenCV中，可以使用`cv2.threshold()`函數(shù)并將閾值類(lèi)型設(shè)置為`cv2.THRESH_OTSU`來(lái)進(jìn)行Otsu處理。
示例代碼：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-720226.html
import cv2
# 讀取圖像并轉(zhuǎn)為灰度圖
image = cv2.imread('input.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用固定閾值處理
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 使用自適應(yīng)閾值處理
adaptive_image = cv2.adaptiveThreshold(gray_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# 使用Otsu處理
_, otsu_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 顯示圖像
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.imshow('Adaptive Threshold Image', adaptive_image)
cv2.imshow('Otsu Image', otsu_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()以上示例中，首先將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。然后使用固定閾值將灰度圖像二值化，得到二值圖像（`binary_image`）。接著使用自適應(yīng)閾值處理函數(shù)`cv2.adaptiveThreshold()`對(duì)灰度圖像進(jìn)行自適應(yīng)閾值處理，得到處理后的圖像（`adaptive_image`）。最后使用Otsu處理方法將灰度圖像二值化，得到Otsu處理后的圖像（`otsu_image`）?？梢愿鶕?jù)具體需求調(diào)整閾值和參數(shù)以獲得不同的閾值處理效果。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-720226.html
到了這里，關(guān)于OpenCV自學(xué)筆記九：閾值處理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
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