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  • stm32战舰版的代码,ov7725摄像头处理黑白二值化的源码,对电子设计大赛准备很有帮助,17年国赛I题可以用得到。。。。。。。。。。。。。。
  • stm32旗舰版 ov7670摄像头实验黑白二值化详细代码代码
  • 本文实例讲述了C#数字图像处理之图像二值化(彩色变黑白)的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: //定义图像二值化函数 private static Bitmap PBinary(Bitmap src,int v) { int w = src.Width; int h = src....
  • 主要介绍了python 图片二值化处理(处理后为纯黑白的图片),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 主要介绍了c#实现图片二值化例子,图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果,需要的朋友可以参考下
  • Android图片转成黑白图片进行二值化处理,通过选择的图片对图片进行黑白化处理,可以调节二值化的域值,显示黑白的比例,亲测可用
  • #二值化图像,黑白图像,只有0和1,0为0,1为255 ret , imgviewx2 = cv2 . threshold ( imgviewx2 , 0 , 255 , cv2 . THRESH_BINARY | cv2 . THRESH_OTSU ) #二值化方法2 imgviewx2 = cv2 . adaptiveThreshold ( ...
    import cv2 #导入opencv库
    
    #读取一张图片,地址不能带中文
    imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")
    
    #创建一个窗口,中文显示会出乱码
    cv2.namedWindow("东小东标题")
    
    imgviewx2=imgviewx.copy()
    #得到灰度图片
    imgviewx2=cv2.cvtColor(imgviewx2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #二值化图像,黑白图像,只有0和1,0为0,1为255
    ret,imgviewx2=cv2.threshold(imgviewx2,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
    #二值化方法2
    imgviewx2=cv2.adaptiveThreshold(imgviewx2,200,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,25,5)
    
    
    #显示图片,参数:(窗口标识字符串,imread读入的图像)
    cv2.imshow("img222222",imgviewx2)
    cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)
    
    #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
    cv2.waitKey(0)
    
    #销毁窗口,退出程序
    cv2.destroyAllWindows()
    
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  • 黑白滤镜非常简单,顾名思义就是图像只有黑色与白色,这实际上就是图像的二值化。实现的原理也非常地简单,设定一个阈值,假设为128,判断每个像素点的灰度值,大于128设为255(对应白色),小于则设为0(对应黑色)...

    黑白滤镜

    黑白滤镜非常简单,顾名思义就是图像只有黑色与白色,这实际上就是图像的二值化。实现的原理也非常地简单,设定一个阈值,假设为128,判断每个像素点的灰度值,大于128设为255(对应白色),小于则设为0(对应黑色)。

    原图图 1:原图

    代码实现

    // black and white filter
    //@mango
    
    #include<iostream>
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    
    int main()
    {
        // 以灰度图的方式读取图像
        cv::Mat img = cv::imread("fruit.jpg", 0);
    
        for (size_t i = 0; i < img.rows; i++)
        {
            for (size_t j = 0; j < img.cols; j++)
            {
                if (img.at<uchar>(i, j) > 128)
                {
                    img.at<uchar>(i, j) = 255;
                }
                else
                {
                    img.at<uchar>(i, j) = 0;
                }    
            }
        }
    
        cv::imshow("黑白滤镜", img);
        cv::waitKey(0);
        return 0;
    }

    128阈值黑白效果.png图 2:128阈值黑白效果

    opencv函数实现

    上述代码把简单的二值化原理实现了一边,opencv中已经有函数实现了这个功能。该函数的原型为:

    double cv::threshold ( InputArray  src, //输入图像
      OutputArray  dst, //输出图像,即阈值操作处理后的图像,为只有黑白的二值图
      double  thresh, //阈值,阈值操作的判断条件
      double  maxval, //最大值,设定输出图像灰度的最大值
      int  type  //阈值操作的方式类型
     )

    所以,二值化实现黑白滤镜的代码可以修改为

    // black and white filter
    //@mango
    
    #include<iostream>
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    
    int main()
    {
       // 以灰度图的方式读取图像
       cv::Mat img = cv::imread("fruit.jpg", 0);
    
       cv::Mat black_and_white;
       // 调用opencv函数
       cv::threshold(img, black_and_white, 128, 255);
    
       cv::imshow("黑白滤镜", black_and_white);
       cv::waitKey(0);
       return 0;
    }
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  • 【初学者 OpenMV】03 图像二值化

    千次阅读 2021-07-05 13:08:08
    【初学者 OpenMV】03 图像二值化逐码解析初始化以及配置摄像头:设置阈值色阈判断测试红色阈值测试绿色阈值测试蓝色阈值测试红色阈值测试不是红色阈值测试不是绿色阈值测试不是蓝色阈值完整代码 众所周知 我是一个...

    众所周知 我是一个爱看文档不爱看视频的人

    原代码链接 https://book.openmv.cc/

    逐码解析

    初始化以及配置摄像头:

    
    sensor.reset()
    sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
    

    设置阈值

    #设置颜色阈值,如果是rgb图像,六个数字分别为(minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB);
    #如果是灰度图,则只需设置(min, max)两个数字即可。
    red_threshold = (0,100,   0,127,   0,127) # L A B
    green_threshold = (0,100,   -128,0,   0,127) # L A B
    blue_threshold = (0,100,   -128,127,   -128,0) # L A B
    sensor.skip_frames(time = 2000)
    clock = time.clock()
    

    色阈判断

    测试红色阈值

    
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([red_threshold])
            print(clock.fps())
            #image.binary(thresholds, invert=False)此函数将在thresholds内的
            #图像部分的全部像素变为1白,将在阈值外的部分全部像素变为0黑。invert将图像
            #的0 1(黑 白)进行反转,默认为false不反转。
    

    测试绿色阈值

    
    
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([green_threshold])
            print(clock.fps())
    
    

    测试蓝色阈值

    
    
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([blue_threshold])
            print(clock.fps())

    测试红色阈值

    
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([red_threshold])
            print(clock.fps())
            #image.binary(thresholds, invert=False)此函数将在thresholds内的
            #图像部分的全部像素变为1白,将在阈值外的部分全部像素变为0黑。invert将图像
            #的0 1(黑 白)进行反转,默认为false不反转。
    

    测试不是红色阈值

    
      
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([red_threshold], invert = 1)
            #invert=1,将黑白反转
            print(clock.fps())
    
    

    测试不是绿色阈值

        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([green_threshold], invert = 1)
            print(clock.fps())
    

    测试不是蓝色阈值

    for i in range(100):
        clock.tick()
        img = sensor.snapshot()
        img.binary([blue_threshold], invert = 1)
        print(clock.fps())
    

    完整代码

    # 颜色二值化滤波例子
    #
    # 这个脚本展示了二值图像滤波。
    # 您可以传递二进制任意的阈值来分割图像。
    
    import sensor, image, time
    
    sensor.reset()
    sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
    sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
    
    #设置颜色阈值,如果是rgb图像,六个数字分别为(minL, maxL, minA, maxA, minB, maxB);
    #如果是灰度图,则只需设置(min, max)两个数字即可。
    red_threshold = (0,100,   0,127,   0,127) # L A B
    green_threshold = (0,100,   -128,0,   0,127) # L A B
    blue_threshold = (0,100,   -128,127,   -128,0) # L A B
    sensor.skip_frames(time = 2000)
    clock = time.clock()
    
    #使用工具 - >机器视觉 - >阈值编辑器选择更好的阈值。
    while(True):
    
        #测试红色阈值
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([red_threshold])
            print(clock.fps())
            #image.binary(thresholds, invert=False)此函数将在thresholds内的
            #图像部分的全部像素变为1白,将在阈值外的部分全部像素变为0黑。invert将图像
            #的0 1(黑 白)进行反转,默认为false不反转。
    
        #测试绿色阈值
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([green_threshold])
            print(clock.fps())
    
        #测试蓝色阈值
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([blue_threshold])
            print(clock.fps())
    
        #测试不是红色阈值
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([red_threshold], invert = 1)
            #invert=1,将黑白反转
            print(clock.fps())
    
        #测试不是绿色阈值
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([green_threshold], invert = 1)
            print(clock.fps())
    
        #测试不是蓝色阈值
        for i in range(100):
            clock.tick()
            img = sensor.snapshot()
            img.binary([blue_threshold], invert = 1)
            print(clock.fps())
    
    
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  • 这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import cv2 as cv import numpy as np import ...
  • 基于数字图像处理的自动图像二值化程序
  • 图像处理:图像二值化原理

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    图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中...

    图像的二值化的基本原理

    图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255,也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要把灰度图像二值化,得到二值化图像,这样子有利于再对图像做进一步处理时,图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关,不再涉及像素的多级值,使处理变得简单,而且数据的处理和压缩量小。为了得到理想的二值图像,一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体,其灰度值为255表示,否则这些像素点被排除在物体区域以外,灰度值为0,表示背景或者例外的物体区域。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值,并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下,使用阀值法就可以得到比较的分割效果。如果物体同背景的差别表现不在灰度值上(比如纹理不同),可以将这个差别特征转换为灰度的差别,然后利用阀值选取技术来分割该图像。动态调节阀值实现图像的二值化可动态观察其分割图像的具体结果。
    --------------------- 
     

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  • OpenCV(15)–图像二值化

    千次阅读 多人点赞 2019-07-13 13:53:29
    图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。灰度处理后就能够二值化了,这是方便图像处理的重要步骤,对轮廓有要求的很有效。在数字图像处理中,二值图像占有非常...
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空空如也

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