图像的二值化处理的阈值是指啥?求vc下的代码实现!?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图像的二值化处理的阈值是指啥?求vc下的代码实现!?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 图像的二值化处理,是将256位的灰度图、或RGB的彩色图像转换成2位的黑白图像的过程。在这个过程中,256位的灰度图,共有256级,变成黑白图像后,只有2级,这个需要定义一个值,以此值为界限,大于这个值就为白,小于这个值为黑,这个定义的值,就是阈值。处理时,阈值通常只有一个,但是也可以有两个,即只需要中间一段的灰度图像,如100~200的是白,其它的0~99和201~255都是黑。
彩色图像也是类似的道理,其可以根据RGB值(或HSI等颜色模型)各个分量进行阈值处理,得到黑白图像。
python图像处理(二值化)
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边缘检测之后,一般需要对图像进行二值化处理。简单地说,所谓的二值化,就是小于阈值的像素点全部设置为0,也就是黑色点;大于阈值的点,全部设置为255,也就是白色,逻辑还是比较简单的。大家也许会说,为什么要做这个操作?主要还是为了对相似的像素点进行归类使用,让相同属性的像素点靠在一起。
我们不妨挑一个像素值120作为阈值,看看二值化后的lena图像是什么样子的,
如图所示,做了二值化后的lena,只有白色和黑色两种像素点。除了一些噪声点之外,大部分临近的点都被组合到了一起,这样比较有利于后期的分割处理。
1、二值化算法
单看二值化算法,还是比较简单的。本身就是对所有的像素点遍历下,小于某一个阈值,设置为0;大于某一个阈值,设置为255。代码如下所示,
\'\'\'
binary image
\'\'\'
def generate_binary_image(picture, threshold):
for i in range(picture.shape[0]):
for j in range(picture.shape[1]):
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