python教程之全局变量用法（python全局图像二值化）

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、对于该方法opencv提供了我们需要的API

cv2.threshold()

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  、该算法通过一个阈值对整个图形中的每一个像素进行处理 
    
    
    
  ，实现全局二值化 
    
    
    
  。

importcv2ascv importnumpyasnp defload_image(): src=cv.imread(num.jpg) h,w=src.shape[:2] #src=cv.resize(src,(w*2,h*3)) returnsrc #全局阈值 defthreshold_demo(image): gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #为0则使用自动寻找阈值的选项使用自动寻找即用|分开
     


     


     


     
。 ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY)#|cv.THRESH_TRIANGLE print(ret) cv.imshow(same_3,binary) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() threshold_demo(load_image())

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、方法讲解

ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY) ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY)#|cv.THRESH_TRIANGLE

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、参数

灰度图像：在做二值化时我们必要用灰度图像

设定好的阈值

当阈值大于该值时（或小于）像素点赋值为

固定参数方法：cv.THRESH_BINARY 二值化
     


     


     


     
，下图将包含方法及其曲线

可选参数若加该参数则在最后加上一个 |cv.THRESH_TRIANGLE注意那里的|不要丢 




 




 




 




，选定该方法后 

   

   

   

 ，前面设置的阈值将无效
     

     

     

     ，利用方法自动计算阈值

返回值一：计算好或者设定好的阈值

返回值二：处理好的图像