原标题:图像二值化与去噪
原文来自:CSDN 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39071739/article/details/103022632
图像二值化与去噪
一、内容
对于一张需要二值化的图像,我们有一般有两种选择
选择一
直接对输入图像转换为灰度图像,然后二值化
选择二
首先对输入图像进行降噪,去除噪声干扰,然后再二值化
在进行去噪声的时候,可以选择的有几种去噪声方法:
1.均值模糊去噪声
2.高斯模糊去噪声
3.双边/均值迁移模糊去噪声
4.非局部均值去噪声
二、代码
import cv2 as cv
import numpy as np
# 直接对输入图像转换为灰度图像,然后二值化
def method_1(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
return binary
# 首先对输入图像进行降噪,去除噪声干扰,然后再二值化
def method_2(image):
blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)
t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
return binary
# 图像先均值迁移去噪声,然后二值化的图像
def method_3(image):
blurred = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100)
gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)
t, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
return binary
# 读取图像
src = cv.imread("D:/vsprojects/images/coins.jpg")
h, w = src.shape[:2]
# 调用方法
ret = method_3(src)
result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype)
result[0:h,0:w,:] = src
result[0:h,w:2*w,:] = cv.cvtColor(ret, cv.COLOR_GRAY2BGR)
# 图像显示
cv.putText(result, "input", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.putText(result, "binary", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("result", result)
# 图像存储
cv.imwrite("D:/vsprojects/images/coins_binary.png", result)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
三、结果
1.第一张图是输入图像直接转换为二值图像
2.第二张图是输入图像先高斯模糊去噪声,然后二值化图像
3.第三张图是输入图像先均值迁移去噪声,然后二值化的图像
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