python芙蓉数用abs函数_Python调用OpenCV阈值化

这一篇主要有两点：普通阈值化和自适应阈值化。

1、普通阈值化

普通阈值化用到的函数是cv2.threshold，其函数原型为:

threshold(src, thresh, maxval, type, dst = None)

其中，type的取值有以下几种cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO、cv2.THRESH_TOZERO_INV，其效果如下：

2、自适应阈值化

自适应阈值化的函数原型为：

adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst = None)

其中adaptiveMethod的取值为cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值取自相邻区域的平均值和cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：阈值取值相邻区域的加权和，权重为一个高斯窗口；blockSize是领域的大小；C是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数。

src = cv2.imread('lena.bmp', 0)

src1 = cv2.imread('lena.bmp', 0)

cv2.adaptiveThreshold(src, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2, src)

cv2.imshow('ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C', src)

cv2.adaptiveThreshold(src1, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2, src1)

cv2.imshow('ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C', src1)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

发现这个函数比较奇葩，最后一个参数我这里是用了原图的变量来储存，不用一个新变量的原因是我在Python3下用的是OpenCV3.4.1，如果用一个dst代替的化就会报错，运行的效果如下：

秋风凄切伤离，

行客未归时。

塞外草先衰，

江南雁到迟。

芙蓉凋嫩脸，

杨柳堕新眉。

摇落使人悲，

断肠谁得知。

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