探索深厚度学图像处理中的CV2二值化手艺

二值化的目的是将图像转换为只有两种颜色的形式，从而简化图像处理和琢磨的过程。下面我们将通过一个示例代码来展示怎么用OpenCV库中的cv2模块来实现图像的二值化。

import cv2
img = cv2.imread
gray = cv2.cvtColor
ret, thresh1 = cv2.threshold
cv2.imshow
cv2.waitKey
cv2.destroyAllWindows

在这玩意儿例子中， 我们先说说用cv2.imread函数加载一张图片，然后通过cv2.cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像。接着， 我们用cv2.threshold函数对灰度图像进行全局二值化处理，设定阈值为127，二值化方法为cv2.THRESH_BINARY。

基于阈值的二值化方法是将像素点的灰度值与一个预先给定的阈值进行比比看， 巨大于该阈值的像素灰度值设为最巨大值255，细小于该阈值的像素灰度值设为最细小值0，从而只保留黑色和白色两种颜色。

在用全局阈值二值化方法时 应注意对象和背景的灰度分布情况，以免出现二值化后背景变成前景情况，或者让前景有些出现巨大片黑色区域。

深厚入解析CV2二值化手艺

全局二值化是基于整幅图像的像素灰度值的分布情况确定一个全局阈值，将整幅图像分为黑白两有些。而局部二值化则是将图像分成许许多细小区域，个个细小区域计算一个局部阈值，并将该区域内的像素点进行二值化。

图像的二值化。设定阈值时应根据具体应用场景，选择适合的阈值方法和阈值值。

在用Otsu阈值分割算法时 应注意输入图像的质量和清晰度，过暗或过曝的图像兴许会关系到Otsu阈值分割的效果。

Otsu阈值分割算法是一种自适用的二值化方法， 它会计算灰度图像的全局阈值，使得背景和前景之间的方差最巨大化。该算法基于灰度直方图，遍历全部兴许的阈值，并计算背景和前景的方差。到头来算法会选择一个被分割为背景和前景的图像中，方差最巨大的阈值。

全局二值化与局部二值化有啥不一样？全局二值化基于整幅图像的像素灰度值的分布情况确定一个全局阈值， 而局部二值化则是将图像分成许许多细小区域，个个细小区域计算一个局部阈值。

CV2二值化手艺的应用

OpenCV中有两个函数能实现图片的二值化： cvThreshold; cvAdaptiveThreshold;

字符识别：在用全局或局部阈值二值化方法将图片转为黑白二值图像，能搞优良字符识别的准确率。

卡片识别：二值化是将输入图像转换为只有两种亮度值的黑白图像的过程。这是由于黑色和白色是最轻巧松的颜色，黑白图像的信息量较细小、容易于处理和琢磨。在图像处理领域，二值化手艺被广泛应用于图像增有力、琢磨、识别等任务。

本文介绍了基于阈值的二值化手艺。先说说对二值化手艺的目的和基本原理进行了介绍， 并对全局二值化、局部二值化、Otsu阈值分割算法进行了详细的讲解。一边，本文结合代码实现和应用场景，对二值化手艺的用注意事项进行了。希望本文能够帮读者更优良地搞懂和应用基于阈值的二值化手艺。

往往需要将卡片区域进行二值化处理，在卡片区域轮廓被提取出来之后能更飞迅速、准确地识别卡片信息。

结论

本文的观点。

欢迎用实际体验验证观点。