python二值函数 numpy 二值化

利用 opencv实现图像自适应二值化 --python

阈值化：给定一个数组和一个与之，然后根据数组中的每个元素的值，是高于还是低于阈值而进行一些操作。如果像素值大于阈值，则分配给它一个值(如白色的)，否则它被分配给另一个值(如黑色)。

此为固定阈值的事例。具体效果如下：

函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型

阈值类型一般分为五种：

cv2.THRESH_BINARY——大于阈值的部分像素值变为最大值，其他变为0

cv2.THRESH_BINARY_INV——大于阈值的部分变为0，其他部分变为最大值

cv2.THRESH_TRUNC——大于阈值的部分变为阈值，其余部分不变

cv2.THRESH_TOZERO——大于阈值的部分不变，其余部分变为0

cv2.THRESH_TOZERO_INV——大于阈值的部分变为0，其余部分不变

自适应阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值，因此在同一幅图像上采用的是不同的阈值，从而能使我们在亮度 不同的情况下得到更好的结果。

th2为算术平均法的自适应二值化

th3为高斯加权均值法自适应二值化

结果如下：

相关问答

Q1: python（15）：函数（2）

===============================

函数并非总是直接显示输出，相反，它可以处理一些数据，并返回一个或一组值。函数返回的值被称为返回值。在函数中,可

使用return语句将值返回到调用函数的代码行

有时候，需要让实参变成可选的，这样使用函数的人就只需要在必要时才提供额外的信息，可以使用默认值来让实参变成可选的。

例如，假设要拓展函数get_formstted_name（），使其还处理中间名，为此，可将其修改类似于下面这样

Q2: python求一元二次函数

######python求标准的一元二次方程的解###############

a,b,c= map(float,input("请输入aX^2+bX+c=0,函数中的三个参数：(空格隔开)").split())

###使用公式b^2-4ac判定是否有解b^2-4ac####

i=b*b-4*a*c

if i0:

print("该方程无实数解！")

elif i==0:

print("该方程解为：%.2f"%((-1)*b/(2*a)))#有一个解

else:

print("该方程解为：%.2f或%.2f"%((((-1)*b+i**0.5)/(2*a)),(((-1)*b-i**0.5)/(2*a))))

该方法运用是运用公式求解，保留两位小数，只能求实数解，供参考，有问题可追问

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