,,python+opencv实现阈值分割

,,python+opencv实现阈值分割

本文主要详细介绍了python opencv中阈值分割的相关代码,具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下。

最近老师留了几个作业。虽然是用opencv简单一句话出来的,但是还没有用python写过。在官方文档教程的门槛里,看到可以创建两个滑块来选择类型和值,决定用python实现。

注意python中的全局变量,用global声明

起初,出现了一些问题。因为destroy函数一次只能返回一个值,所以它一次只能更新该值。后来,创建了两个销毁函数。这时,其中一个的滑动和另一个的值又会变成默认值。这时候猜测就是全局变量问题,真的是按照猜测改了之后。

感觉有更简单的方法,不需要设置两个回调参数。我对python不熟悉,时间有限,就不折腾了。

Opencv实现高斯平滑滤波

用Python CV实现Hough变换检测直线

(2016年5月10日)到OpenCV-Python教程的文档!可以下载。

密码

# -*-编码:utf-8 -*-

导入cv2

#两个回调函数

定义阈值类型(threshold_type):

全局阈值_类型

阈值类型=阈值类型

打印阈值类型,阈值值

ret,dst=cv2.threshold(scr,阈值值,最大值,阈值类型)

cv2.imshow(窗口名称,dst)

定义阈值值(threshold_value):

全局阈值

阈值=阈值

打印阈值类型,阈值值

ret,dst=cv2.threshold(scr,阈值值,最大值,阈值类型)

cv2.imshow(窗口名称,dst)

#全局变量

'''

类型:

0:二进位

1:二进制反转

2:截断

3:归零

“4:归零反转”

'''

阈值=0

THRESHOLD_TYPE=3

max_value=255

max_type=4

最大二进制值=255

window_name='阈值演示'

trackbar_type='Type '

trackbar_value='Value '

#读入图片,模式为灰度,创建窗口。

SCR=cv2 . im read(' G:\ homework \ small target . png ',0)

cv2.namedWindow(窗口名称)

#创建滑动条

cv2 . createtrackbar(trackbar _ type,window_name,\

阈值类型、最大值类型、阈值类型)

cv2 . createtrackbar(trackbar _ value,window_name,\

阈值、最大值、阈值)

#初始化

阈值类型(0)

如果cv2.waitKey(0)==27:

cv2.destroyAllWindows()

执行

导入阈值

重新加载(阈值)

0 0

2 0

1 0

1 1

1 2

1 3

1 4

1 5

1 6

1 7

1 8

1 10

1 12

1 13

1 16

1 18

这就是本文的全部内容。希望对大家的学习有帮助,支持我们。

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