当前位置: 首页 > Python编程 > Python编程实战技能 > Python编程学习教程 > Python图像处理二值化方法实例云集

Python图像处理二值化方法实例云集

发布时间:2020年10月30日 10:31:02 来源:环球青藤 点击量:538

【摘要】在用python进行图像处理时,二值化是非常重要的一步,现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法(当然这个绝对不是全部的二值化方法,若

在用python进行图像处理时,二值化是非常重要的一步,现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法(当然这个绝对不是全部的二值化方法,若发现新的方法会继续新增)。

相关学习推荐:python视频教程

1. opencv 简单阈值 cv2.threshold

2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold (自适应阈值中计算阈值的方法有两种:mean_c 和 guassian_c ,可以尝试用下哪种效果好)

3. Otsu's 二值化

例子:

import cv2
import numpy as np
from matplotpb import pyplot as plt

img = cv2.imread('scratch.png', 0)
# global thresholding
ret1, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Otsu's thresholding
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# Otsu's thresholding
# 阈值一定要设为 0 !
ret3, th3 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# plot all the images and their histograms
images = [img, 0, th1, img, 0, th2, img, 0, th3]
titles = [
  'Original Noisy Image', 'Histogram', 'Global Thresholding (v=127)',
  'Original Noisy Image', 'Histogram', "Adaptive Thresholding",
  'Original Noisy Image', 'Histogram', "Otsu's Thresholding"
]
# 这里使用了 pyplot 中画直方图的方法, plt.hist, 要注意的是它的参数是一维数组
# 所以这里使用了( numpy ) ravel 方法,将多维数组转换成一维,也可以使用 flatten 方法
# ndarray.flat 1-D iterator over an array.
# ndarray.flatten 1-D array copy of the elements of an array in row-major order.
for i in range(3):
  plt.subplot(3, 3, i * 3 + 1), plt.imshow(images[i * 3], 'gray')
  plt.title(titles[i * 3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(3, 3, i * 3 + 2), plt.hist(images[i * 3].ravel(), 256)
  plt.title(titles[i * 3 + 1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
  plt.subplot(3, 3, i * 3 + 3), plt.imshow(images[i * 3 + 2], 'gray')
  plt.title(titles[i * 3 + 2]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

结果图:

4. skimage niblack阈值

5. skimage sauvola阈值 (主要用于文本检测)

例子:

https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/segmentation/plot_niblack_sauvola.html

import matplotpb
import matplotpb.pyplot as plt

from skimage.data import page
from skimage.filters import (threshold_otsu, threshold_niblack,
               threshold_sauvola)


matplotpb.rcParams['font.size'] = 9


image = page()
binary_global = image > threshold_otsu(image)

window_size = 25
thresh_niblack = threshold_niblack(image, window_size=window_size, k=0.8)
thresh_sauvola = threshold_sauvola(image, window_size=window_size)

binary_niblack = image > thresh_niblack
binary_sauvola = image > thresh_sauvola

plt.figure(figsize=(8, 7))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
plt.title('Original')
plt.axis('off')

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title('Global Threshold')
plt.imshow(binary_global, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(binary_niblack, cmap=plt.cm.gray)
plt.title('Niblack Threshold')
plt.axis('off')

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(binary_sauvola, cmap=plt.cm.gray)
plt.title('Sauvola Threshold')
plt.axis('off')

plt.show()

结果图:

6.IntegralThreshold(主要用于文本检测)

使用方法: 运行下面网址的util.py文件

https://github.com/Liang-yc/IntegralThreshold

结果图:

以上就是小编分享的关于Python图像处理二值化方法实例云集的详细内容希望对大家有所帮助,更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章!

分享到: 编辑:wangmin

就业培训申请领取
您的姓名
您的电话
意向课程
点击领取

环球青藤

官方QQ

扫描上方二维码或点击一键加群,免费领取大礼包,加群暗号:青藤。 一键加群

绑定手机号

应《中华人民共和国网络安全法》加强实名认证机制要求,同时为更加全面的体验产品服务,烦请您绑定手机号.

预约成功

本直播为付费学员的直播课节

请您购买课程后再预约

环球青藤移动课堂APP 直播、听课。职达未来!

安卓版

下载

iPhone版

下载
环球青藤官方微信服务平台

刷题看课 APP下载

免费直播 一键购课

代报名等人工服务

课程咨询 学员服务 公众号

扫描关注微信公众号

APP

扫描下载APP

返回顶部