标签：ssi text family 拼接 play 部分 设定 处理图像 median
准备一张灰度图像
阈值处理通常是设定一个阈值，让图片的所有像素点的值与其比较做出一系列的操作。
在opencv常用的阈值处理函数有五种，分别是THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TRUNC、THRESH_TOZERO、THRESH_TOZERO_INV。接下来分别看下这几种处理图片后的效果
# 像素值超过127的变成255，否则为0，亮的更亮
ret,threshold1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
# 像素值超过127的变成0，否则为255，亮的更暗
ret,threshold2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 像素值超过127的变成127，否则不变，理解成图片整体变暗 ret,threshold3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)
# 像素值超过127的不变，否则为0，理解成加大图片的对比度 ret,threshold4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)
# 像素值超过127的为0，否则不变 ret,threshold5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
阈值处理的使用场景我会在后续的博客中写出~~~
滤波的原理是通过指定大小的单位矩阵与图像做相关运算，具体的线性代数的东西这里不展开，若后续工作会深入，再回来完善...
经常使用到的滤波操作有三种，均值滤波、高斯滤波、中位值滤波。
blur = cv2.blur(img,(3,3))
blur2 = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),1)
blur3 = cv2.medianBlur(img,5)
把这几张图片水平拼接观察，不难发现在处理噪点的场景中，使用中位值滤波效果最为明显
img = cv2.imread("test.png") img2 = cv2.erode(img,kernel=numpy.ones((9,9),numpy.uint8),iterations=9) 和单位矩阵做处理，迭代9次，意味这腐蚀的程度 cv2.imshow("IMage",numpy.hstack((img,img2))) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
img2 = cv2.dilate(img,kernel=numpy.ones((9,9),numpy.uint8),iterations=9) cv2.imshow("IMage",numpy.hstack((img,img2))) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
img2 = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel=numpy.ones((5,5),numpy.uint8)) # 就是腐蚀掉的部分
img3 = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel=numpy.ones((5,5),numpy.uint8)) # 原始部分的外壳
结语：这段时间工作实在太忙了，不是评论提醒都快忘记继续写博客了，这部分的内容学过比较久了，今天整理一下方便他人也方便自己。
——2019-10-17 22:42:32
标签：ssi text family 拼接 play 部分 设定 处理图像 median
原文地址：https://www.cnblogs.com/lufengyu/p/11695658.html
