使用图像阈值处理来检测物体的轮廓,具体过程

news/2024/7/21 7:06:28 标签: 计算机视觉, 图像处理, 人工智能, opencv, python

图像阈值处理是指将图像中的像素点的灰度值与阈值进行比较,根据比较结果将像素点赋予新的颜色值。在检测物体轮廓时,可以将图像转化为二值图像,在二值图像中,物体部分为黑色,背景部分为白色。

具体过程如下:

  1. 将原图灰度化,方便后续处理。

  2. 设定阈值,一般可以使用 Otsu 算法自动计算阈值。

  3. 将灰度图中灰度值小于阈值的像素点赋值为 0 (黑色),灰度值大于阈值的像素点赋值为 255 (白色)。

  4. 应用边缘检测算法,如 Canny 算法,在二值图像上检测轮廓。

  5. 根据检测到的轮廓点,在原图上绘制轮廓线。

注意:阈值需要根据实际场景和图像质量来调整。


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