为什么用二值化处理图像之后,还会有其他的灰度值,尤其是在一些边缘的位置。比如opencv里的cvThreshold
为什么用二值化处理图像之后,还会有其他的灰度值,尤其是在一些边缘的位置。比如opencv里的cvThreshold,变成0和255的灰度值。第一次在百度提问,不知道怎么提...
为什么用二值化处理图像之后,还会有其他的灰度值,尤其是在一些边缘的位置。比如opencv里的cvThreshold,变成0和255的灰度值。
第一次在百度提问,不知道怎么提问和给分 先谢过了
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第一次在百度提问,不知道怎么提问和给分 先谢过了
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没有用过opencv. 只好根据原理作分析。
Threshold 叫或值 (门字头,里面一个或字),2值化时,大于它为 白,小于它为伍拿黑。
用1字节无符号数表示颜色时,255为白,0为黑。
做归一化处理后,2值化的颜色 1为白,0为黑。
边缘部分,计算有误差,255,254,253,252 就算白,0,1,2,3,4就算黑。屏幕显示时,肉眼是分辨不出这点误差的。
你可以对2值化后的图像值作归一化处理,得到1和0,然后再放大(乘255),就可得到满意的数值。
至于腔宏左边界上 1 254 253, 0 255 255,可能是2值化前,颜色原本就有差别。不是2值化的错误。
---
百腔圆搭度提问,知道系统会给答题者20分,你不需要给分。除非你想吸引别人来答题,给奖励,奖励分要从你的财富分里扣除(即使没人答题也要扣掉的)。
Threshold 叫或值 (门字头,里面一个或字),2值化时,大于它为 白,小于它为伍拿黑。
用1字节无符号数表示颜色时,255为白,0为黑。
做归一化处理后,2值化的颜色 1为白,0为黑。
边缘部分,计算有误差,255,254,253,252 就算白,0,1,2,3,4就算黑。屏幕显示时,肉眼是分辨不出这点误差的。
你可以对2值化后的图像值作归一化处理,得到1和0,然后再放大(乘255),就可得到满意的数值。
至于腔宏左边界上 1 254 253, 0 255 255,可能是2值化前,颜色原本就有差别。不是2值化的错误。
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百腔圆搭度提问,知道系统会给答题者20分,你不需要给分。除非你想吸引别人来答题,给奖励,奖励分要从你的财富分里扣除(即使没人答题也要扣掉的)。
追问
非常感谢~我多问一下,变成0和1之后会出现类似情况,非物体的地方(还是边缘)会出现灰度为1的像素点(背景为0,目标是1)。因为我想往目标像素点的位置存上数值来代替这一点的灰度,所以有其他的灰度值就有干扰。还是谢谢你的细心回答,非常感谢。
七鑫易维信息技术
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