本篇文章给大家分享的是有关怎么在python中实现全局图像二值化，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
1、对于该方法opencv提供了我们需要的API
cv2.threshold()
2、该算法通过一个阈值对整个图形中的每一个像素进行处理，实现全局二值化。
import cv2 as cv
import numpy as np
def load_image():
src=cv.imread('num.jpg')
h,w=src.shape[:2]
#src=cv.resize(src,(w*2,h*3))
return src
#全局阈值
def threshold_demo(image):
gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
#为0则使用自动寻找阈值的选项 使用自动寻找即用|分开。
ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY)#|cv.THRESH_TRIANGLE
print(ret)
cv.imshow('same_3',binary)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
threshold_demo(load_image())3、方法讲解
ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY) ret,binary=cv.threshold(gray,127,255,cv.THRESH_BINARY)#|cv.THRESH_TRIANGLE
4、参数
灰度图像：在做二值化时我们必要用灰度图像
设定好的阈值
当阈值大于该值时（或小于）像素点赋值为
固定参数方法：cv.THRESH_BINARY 二值化，下图将包含方法及其曲线
可选参数若加该参数则在最后加上一个 |cv.THRESH_TRIANGLE注意那里的|不要丢，选定该方法后，前面设置的阈值将无效，利用方法自动计算阈值
返回值一：计算好或者设定好的阈值
返回值二：处理好的图像
以上就是怎么在python中实现全局图像二值化，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。