标签:gray plt img cv2 opencv THRESH 127 TRUNC
在opencv的阈值处理中,有个截断阈值的参数 THRESH_TRUNC 让我有些疑惑。因为从官方资料解释来看,是大于阈值会被设为阈值,小于阈值的保持不变
(DSTI = (SRCI > thresh) ? THRESH : SRCI),且官方解释截图也是如此:
Python版代码如下:
import cv2 img_gray = cv2.imread("cat.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) import matplotlib.pyplot as plt ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV'] images = [img_gray, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5] for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
得到图像对比结果:
奇怪的是,TUNC图中,小于阈值127的没有问题,但高于阈值的并非保持127,却变成了最大值255(可取值验证),如果是保持127,图片高光部分应该都是灰色的。这到底是怎么回事呢?
标签:gray,plt,img,cv2,opencv,THRESH,127,TRUNC 来源: https://www.cnblogs.com/baoql/p/15993204.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。