python – 范围内灰度图像的阈值处理
发布时间:2020-12-20 11:31:30 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:OpenCV cv.InRange功能是否仅适用于RGB图像?我可以使用此功能对灰度图像进行阈值处理吗? 我收到一个错误,以下是我的代码: import cv2 image=cv2.imread("disparitySGB.jpg") thresh=cv2.inRange(image,190,255); 它给出以下错误: thresh=cv2.inRange(ima
OpenCV cv.InRange功能是否仅适用于RGB图像?我可以使用此功能对灰度图像进行阈值处理吗?
我收到一个错误,以下是我的代码: import cv2 image=cv2.imread("disparitySGB.jpg") thresh=cv2.inRange(image,190,255); 它给出以下错误:
我尝试通过以下方式修复: thresh=cv2.inRange(image,numpy.array(190),numpy.array(255)); 现在没有错误,但它会产生黑色图像. 解决方法
对于具有numpy形状(M,N)并且在OpenCV中具有单个通道的大小为MxN的灰度值图像,则cv2.inRange采用标量边界:
gray = cv2.imread(filename,cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) gray_filtered = cv2.inRange(gray,255) 但对于具有numpy形状(M,N,3)并且在OpenCV中具有三个通道的MxN大小的RGB图像,您需要使边界与“通道大小”匹配. rgb = cv2.imread(filename,cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR) rgb_filtered = cv2.inRange(gray,(190,190),(255,255,255)) 这在documentation中有解释,但不是很清楚. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |