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亮度較高的圖像區(qū)域的二值化閾值通常會(huì)較高，而亮度較低的圖像區(qū)域的二值化閾值則會(huì)相適應(yīng)地變小在灰度圖像中，灰度值變化明顯的區(qū)域往往是物體的輪廓，所以將圖像分成一小塊一小塊的去計(jì)算閾值往往會(huì)得出圖像的輪廓。因此函數(shù)adaptiveThreshold除了將灰度圖像二值化，也可以進(jìn)行邊緣提取之所以能進(jìn)行邊緣提取，是因?yàn)楫?dāng)block很小時(shí)，如block_size=3 or 5 or 7時(shí)，“自適應(yīng)”的程度很高，即容易出現(xiàn)block里面的像素值都差不多，這樣便無法二值化，而只能在邊緣等梯度大的地方實(shí)現(xiàn)二值化，結(jié)果顯得它是邊緣提取函數(shù)當(dāng)把blockSize設(shè)為比較大的值時(shí)，如blockSize=21 or 31 or 41時(shí)，adaptiveThreshold便是二值化函數(shù)blockSize必須為大于1的奇數(shù)（原理老猿還沒弄清楚），如果使用平均值方法，平均值mean為180，差值delta為10，maxValue設(shè)為255 。那么灰度小于170的像素為0，大于等于170的像素為255，如果是反向二值化，灰度小于170的像素為255，大于等于170的像素為0案例：
import cv2
img = cv2.imread(r’F:screenpic1.jpg’,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
newImg = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 3, 5)
cv2.imshow(‘img’,img)
cv2.imshow(‘newImg’,newImg)
cv2.waitKey(60000)
運(yùn)行效果：
源圖：
下面是分別設(shè)置不同塊大小的結(jié)果圖，左圖塊大小為31，右圖為3：
可以看到blockSize小時(shí)，輪廓識(shí)別效果明顯，而大時(shí)，就是一個(gè)二值化圖像。
十二、OpenCV的圖像修復(fù)方法OpenCV中的cv2.inpaint()函數(shù)使用插值方法修復(fù)圖像，調(diào)用語法如下：
dst = cv2.inpaint（src，mask, inpaintRadius，flags）
參數(shù)含義如下：
src：輸入8位1通道或3通道圖像inpaintMask：修復(fù)掩碼，8位1通道圖像。非零像素表示需要修復(fù)的區(qū)域dst：輸出與src具有相同大小和類型的圖像inpaintRadius：算法考慮的每個(gè)點(diǎn)的圓形鄰域的半徑flags：修復(fù)算法標(biāo)記，其中INPAINT_NS表示基于Navier-Stokes方法，INPAINT_TELEA表示Alexandru Telea方法。具體方法在此不展開介紹下面的代碼對一個(gè)包含亮色Logo的圖片進(jìn)行去Logo處理：
import cv2
def createImgMask(img):
# 創(chuàng)建img的掩碼
if img is None:return None
if len(img.shape)>=3:
img2gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
else:
img2gray = img
ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 35, 255, cv2.THRESH_BINARY)
return mask
def delLogFromImg(img):
imgMask = createImgMask(img)
imgMask = cv2.inpaint(img, imgMask , 3, cv2.INPAINT_TELEA)
return imgMask
img1 = cv2.imread(r’F:templogo.jpg’)
img2 = cv2.imread(r’F:templogo.jpg’,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
newImg1 = delLogFromImg(img1)
newImg2 = delLogFromImg(img2)
cv2.imshow(‘img1’,img1)
cv2.imshow(‘newImg1’,newImg1)
cv2.imshow(‘img2’,img2)
cv2.imshow(‘newImg2’,newImg2)
cv2.waitKey(60000)
執(zhí)行截圖1：
小結(jié)本文詳細(xì)介紹了opencv-python的安裝、加載圖像文件、捕獲攝像頭、顯示圖像、鼠標(biāo)事件捕獲、鍵盤事件處理、幾何圖像繪制、顏色空間轉(zhuǎn)換、圖像閾值處理、圖像修復(fù)等基礎(chǔ)知識(shí)，適合開始學(xué)習(xí)opencv-python的初學(xué)者。

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