导语💨
大家上午好哈！上一期给大家写的图像处理内容都学完了嘛~
今天是一个小系列哈，会不定期更新一些OpenCV相关的知识的，之前其实也有写很多OpenCV相
关的内容哦~
有兴趣的小伙伴儿可以自己去看下往期的文章哈，合集的话都是整理好的呢~
今天，到大家写点有意思的，图像二值化、噪声有美感的！💗
正文💨
🤍一、二值化
1.1 二值化的基本原理🖤
图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白
效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大
为减少，从而能凸显出目标的轮廓。
1.2 图像二值化的基本操作🖤
我们使用OpenCV中的函数来进行图像二值化操作，今天讲解的OpenCV中图像二值主要用到这
threshold函数来实现。
1.3 附代码🖤
image = cv2.imread('nv.png')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)#把输入图片灰度化
cv2.threshold(image, 140, 255, 0, image)
cv2.namedWindow("Image")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
在这里我们使用的是threshold函数，函数原型为
threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])
- src参数表示输入图像（多通道，8位或32位浮点）。
- thresh参数表示阈值。
- maxval参数表示与THRESH_BINARY和THRESH_BINARY_INV阈值类型一起使用设置的最大值。
- type参数表示阈值类型。
- retval参数表示返回的阈值。若是全局固定阈值算法，则返回thresh参数值。若是全局自适应阈值算法，则返回自适应计算得出的合适阈值。
- dst参数表示输出与src相同大小和类型以及相同通道数的图像。
1.4 效果展示🖤
我居然觉得二值化的图挺好看的~
🤍二、图像加噪
1.1 原理简介🖤
加噪->图片变的不清晰。
原理：随机的将素点替换为其他值。
1.2 附代码🖤
img = cv2.imread('nv.png')
噪声点数量
coutn = 100000
for k in range(0,coutn):
# 获取图像噪声点的随机位置
xi = int(np.random.uniform(0,img.shape[1]))
xj = int(np.random.uniform(0,img.shape[0]))
#加噪
if img.ndim == 2:
# 灰度图像
img[xj,xi] = 255
elif img.ndim == 3:
# 非灰度图像，图像加噪
img[xj,xi,0] = 25
img[xj,xi,1] = 20
img[xj,xi,2] = 20
cv2.namedWindow('img')
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
1.2 效果展示🖤
原图——
效果图——
总结💨
好啦~这个系列将会支持更新的啦，有对人工智能方面感兴趣的可以关注小编哦！
二值化跟加噪处理是不是结果也挺令人满意的 哈哈哈 可能是我的买家秀的图选的好看~全靠颜
值.jpg嘛~那你找我拿代码自己试试嘛？！
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Original: https://blog.csdn.net/weixin_55822277/article/details/120904255
Author: 顾木子吖
Title: 【OpenCV案例实战分享】关于图像处理的一些基本操作之二值化、图像加噪处理……
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