二值化

前言 二值化顾名思义就是将数变成两种值，一般非0即1。而在验证码处理中，如果直接使用灰度图，那么每个像素的值会在0-255，这样肯定会增加计算时间，而二值化后每个像素的值只是0和1。 在前面的简单验证码识别中，我的二值化代码是这样写的： a = (a > 180) * 255 ，至于这里为什么不乘1而乘255，因为我要显示图片看看效果。如果只是用于算法识别的话，乘1会更好。但是，这里的180也就是二值化的阈值是如何得到的，开始是通过一个一个试然后看效果哪个好就选哪个，因为我们一般只识别某个网站的验证码，这样只要测试几次得到结果后便可用于这个网站其他的验证码。 这样测试有点浪费时间，虽然是一次性的，但是你手动测出的验证码不一定是最合适的。所以我们需要算法去自动计算出验证码的阈值，算法有很多，这里我们使用迭代法和最大类间方差法，通过这两个算法计算出来的阈值基本差不多。 迭代法 求出图像中的最小灰度值和最大灰度值，分别记为Gmin和Gmax,则阈值初值T0=(Gmin+Gmax)/2; 根据阈值T0将图像分割成前景和背景两部分，求出两部分的平均灰度值m1和m2,平均灰度值=总灰度值/像素个数 求出新阈值T1=(m1+m2)/2 如果T0=T1，则结束，否则将T1的值赋予T0，从第2步重新计算。 算法实现如下： import numpy as np from PIL import

1直方图 #直方图--增强对比度 def equalHist_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) dst = cv.equalizeHist(gray) cv.imshow("equalHist_demo", dst) def clahe_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) clahe = cv.createCLAHE(clipLimit=5.0, tileGridSize=(8, 8)) dst = clahe.apply(gray) cv.imshow("clahe_demo", dst) #直方图投影--视频跟踪 2二值化 #二值化 import cv2 as cv import numpy as np def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)#OTSU计算阈值 print("threshold value %s"%ret) cv.imshow("binary",

Binarizer 二值化器 Binarization 二值化是将数值特征阀值化为二进制（0/1）特征的过程。 Binarizer(ML提供的二元化方法)，二元化涉及的参数有inputCol，outputCol和threshold阀值， 输入的特征值大于阀值将二值化为1.0，小于等于阀值的将二值化为0.0，inputCol支持向量Vector和双精度Double类型 示例： import org . apache . spark . ml . feature . Binarizer import org . apache . spark . sql . SparkSession / ** * * @author wangjuncheng * Binarizer 二值化器 * ** / object Binarizer extends App { val spark = SparkSession . builder ( ) . master ( "local[*]" ) . appName ( "ml_learn" ) // . enableHiveSupport ( ) . config ( "" , "" ) . getOrCreate ( ) val data = Array ( ( 0 , 0.1 ) , ( 1 , 0.8 ) , ( 2 , 0.2 ) ) val

对于普通的字符型验证码，如果可以分割，那么降噪和二值化以后，就很容易识别了。 这篇博客主演是对验证码进行降噪和二值化。 下面的图片是处理前的验证码和处理后的验证码截图： 下面是登录的验证码： 下面是验证码处理前后的对比 降噪代码不再附加 来源： https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/11314707.html

　　阈值是图像分割的标准尺度，一个值把像素分为两边，从而进行提取目标图像，阈值操作要针对灰度图像。 阈值二值化 阈值反二值化 阈值截断 阈值取零 下图为原图和二值化阈值后的效果： 下图为原图和反二值化阈值后的效果（即黑白颠倒） 相关阈值函数为： 图像阈值函数：threshold(out1, out2, 127, 255, THRESH_BINARY_INV); // 127为阈值的值, 255上限, THRESH_BINARY_INV为执行的阈值类型。 阈值类型有如下几种：其中倒数第二个THRESH_OTSU为自动计算阈值。 来源： https://www.cnblogs.com/fuzhuoxin/p/12119804.html

素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力，随着数字技术的发展，素描早已不再是专业绘画师的专利，今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像。文章共分两部分: 第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路 第二部分介绍如何批量获取素描画 一、获取素描图的两个思路 本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便，我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。 1、漫画风格 先来说第一种方法，这种方法的核心思想是利用了名为“阈值化”的技术，这种技术是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而进行的像素级别的分割。 如果想要把一张图片转化为只呈现黑色和白色的素描图，就需要对其进行二值化操作，opencv中提供了两种二值化操作方法：threshold()和adaptiveThreshold()。相比threshold()，adaptiveThreshold()能够根据图像不同区域亮度分布进行局部自动调节，因此被称为自适应二值化。下面这幅图就是对彩色图片进行二值化操作后的效果。 上面提到的概念可能比较晦涩，不理解也没有关系，下面我们重点讲讲怎么进行实际操作。 第一步，读入图片并转化为灰度图。这一步算是常规操作了，相信使用过opencv的同学都写过类似的代码。 img_rgb =

一、边缘提取 1、设置ROI兴趣区域 2、快速二值化，并连接相邻区域。 这样做的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来 3、提取最接近目标区域的轮廓 常用函数有boundary，gen_contour_region_xld boundary （获取一个区域的边界） Region (input_object) Regions for which the boundary is to be computed. 区域 RegionBorder (output_object) Resulting boundaries. 输出的边界 BoundaryType (input_control) Boundary type.边界类型 Default value: 'inner' List of values: 'inner', 'inner_filled', 'outer' linner 内边界。 inner_filled 内边界上的孔。 outer 外边界。 gen_contour_region_xld （生成区域的XLD轮廓） 4、根据自需求提取需要的初步轮廓 5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作 6、将膨胀后的区域和原图进行减操作（在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波）。这样就能得到只有边缘的真实图像 7、用canny或其他算子（根据需要）提取亚像素轮廓

素描作为一种近乎完美的表现手法有其独特的魅力，随着数字技术的发展，素描早已不再是专业绘画师的专利，今天这篇文章就来讲一讲如何使用python批量获取小姐姐素描画像。文章共分两部分: 第一部分介绍两种使用python生成素描画的思路 第二部分介绍如何批量获取素描画 ​ 1 ​ 获取素描图的两个思路 本部分介绍的两个思路都是基于opencv来实现，不涉及深度学习相关内容。基本思想是读入一张照片图，然后通过各种变换转化成素描图。为了演示方便，我们先找来一张小姐姐的照片作为实验素材。 ​ 1）漫画风格 先来说第一种方法，这种方法的核心思想是利用了名为“阈值化”的技术，这种技术是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而进行的像素级别的分割。 如果想要把一张图片转化为只呈现黑色和白色的素描图，就需要对其进行二值化操作，opencv中提供了两种二值化操作方法：threshold()和adaptiveThreshold()。相比threshold()，adaptiveThreshold()能够根据图像不同区域亮度分布进行局部自动调节，因此被称为自适应二值化。下面这幅图就是对彩色图片进行二值化操作后的效果。 ​ 上面提到的概念可能比较晦涩，不理解也没有关系，下面我们重点讲讲怎么进行实际操作。 第一步， 读入图片并转化为灰度图。这一步算是常规操作了，相信使用过opencv的同学都写过类似的代码。 img

　　大家好，好久不见了。 　　一转眼距离上一篇博客已经是 4 个月前的事了。要问博主这段时间去干了什么，我只能说：我去“ 外面看了看”。 图1 我想去看看 　　 　　在外面跟几家创业公司谈了谈，交流了一些大数据与机器视觉相关的心得与经验。不过由于各种原因，博主又回来了。 　　目前，博主的工作是在本地的一个高校做科研。而研究的方向主要是计算机视觉。 图2 科研就是不断的探索过程 　　由于我所做的是计算机视觉方向，跟EasyPR本身非常契合。未来这个这个系列的博客会继续下去，并且以后会有更加专业的内容。 　　目前我研究的方向是文字定位，这个技术跟车牌定位很像，都是在图中去定位一些语言相关的位置。不同之处在于，车牌定位只需要处理的是在车牌中出现的文字，字体，颜色都比较固定，背景也比相对单一（蓝色和黄色等）。 　　文字定位则复杂很多，研究界目前要处理的是是各种类型，不同字体，且拥有复杂背景的文字。下图是一张样例： 图3 文字定位图片样例 　　可以看出，文字定位要处理的问题是类似车牌定位的，不过难度要更大。一些文字定位的技术也应该可以应用于车牌的定位和识别。 　　未来EasyPR会借鉴文字定位的一些思想和技术，来强化其定位的效果。 一.前言 　　今天继续我们 EasyPR的 开发详解。 　　这几个月我收到了不少的邮件问：为什么 EasyPR 开发详解教程中只有车牌定位的部分，

here C : \Windows\system32 > pip install - i https : // pypi . douban . com / simple / scikit_image skimage即是Scikit-Image。基于python脚本语言开发的数字图片处理包 skimage包由许多的子模块组成，各个子模块提供不同的功能。主要子模块列表如下： data子模块学习 导入data模块 from skimage import color，io 加载data中的图片 chelsea = data.logo() io.imshow(chelsea) 结果:（此图来自data中的资源图片） color子模块的操作 from skimage import color logo1 = color.rgb2gray(logo) #将图片编程灰色 io.imshow(logo1) filters操作 进行二值化操作 图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255（即0和1），也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 现将图片编程灰白的图片 from skimage import filters chelsea = data.chelsea() #加载图片 chelsea1 = color.rgb2gray(chelsea) #将加载的图片编程灰白的图片