OpenCV-Python實(shí)戰(zhàn)（9）——OpenCV用于圖像分割的閾值技術(shù)

• • 0. 前言
  • 1. 閾值技術(shù)簡介
  • 2. 簡單的閾值技術(shù)
  • • 2.1 閾值類型
    • 2.2 簡單閾值技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用
  • 3. 自適應(yīng)閾值算法
  • 4. Otsu 閾值算法
  • 5. Triangle 閾值算法
  • 6. 對彩色圖像進(jìn)行閾值處理
  • 小結(jié)
  • 系列鏈接

0. 前言

圖像分割是許多計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中的關(guān)鍵處理步驟，通常用于將圖像劃分為不同的區(qū)域，這些區(qū)域常常對應(yīng)于真實(shí)世界的對象。因此，圖像分割是圖像識別和內(nèi)容分析的重要步驟。圖像閾值是一種簡單、有效的圖像分割方法，其中像素根據(jù)其強(qiáng)度值進(jìn)行分區(qū)。在本文中，將介紹 OpenCV 所提供的主要閾值技術(shù)，可以將這些技術(shù)用作計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序中圖像分割的關(guān)鍵部分。

1. 閾值技術(shù)簡介

閾值處理是一種簡單、有效的將圖像劃分為前景和背景的方法。圖像分割通常用于根據(jù)對象的某些屬性(例如，顏色、邊緣或直方圖)從背景中提取對象。最簡單的閾值方法會

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV-Python实战（9）——OpenCV用于图像分割的阈值技术的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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