我已经为给定的图像实现了分割,但图像可能会因不同的颜色而异。如何将前景与前景包含空心圆/实心圆的前景分开。我的目标是根据图像的颜色自动找到阈值。 [样本图片] [1]
import numpy as np
import cv2
import os
image =cv2.imread("cropped2/pnr6.jpg")
img = image.copy()
MARKER_LOWER_BOUND = ( 0, 0, 0)
MARKER_UPPER_BOUND = (255, 255, 25)
marker_seg_mask = cv2.inRange(img, MARKER_LOWER_BOUND, MARKER_UPPER_BOUND)
cv2.imshow("thresold.jpg",marker_seg_mask)
答案 0 :(得分:0)
查看cv2.adaptiveThreshold()
函数,该函数可以执行您需要的操作。
来自docs:
自适应阈值
在上一节中,我们使用全局值作为阈值。 但在图像不同的所有条件下,它可能并不好 不同地区的照明条件。在那种情况下,我们会去 自适应阈值。在此,算法计算阈值 对于图像的一小部分区域。所以我们得到了不同的门槛 同一图像的不同区域,它给我们更好的结果 具有不同照明的图像。