python opencv 二值化取反

Python opencv 二值化取反实现流程

引言

本文将教会刚入行的小白如何使用Python和OpenCV库来实现二值化取反操作。我们将通过以下步骤逐步实现该功能。

1. 导入库

在开始之前，我们需要导入必要的库，这里我们使用的是Python和OpenCV库。

import cv2

2. 读取图像

首先，我们需要读取一张图像并进行二值化取反处理。我们可以使用OpenCV中的imread()函数来读取图像。为了简单起见，我们假设图像文件名为image.jpg，它位于当前工作目录中。

image = cv2.imread('image.jpg', 0)

3. 图像二值化

接下来，我们需要将图像进行二值化处理。这意味着将图像转换为黑白两种颜色，其中一个颜色表示前景（对象），另一个颜色表示背景（非对象）。我们可以使用OpenCV中的threshold()函数来实现二值化操作。

_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

在上面的代码中，我们使用了阈值127，表示将图像中灰度值大于等于127的像素设置为255（白色），灰度值小于127的像素设置为0（黑色）。通过这种方式，我们将图像转换为了黑白二值图像。

4. 图像取反

最后，我们需要对二值化后的图像进行取反操作。这意味着将图像中的黑色像素变成白色，白色像素变成黑色。我们可以使用OpenCV中的位操作符~来实现这一步骤。

inverted_image = cv2.bitwise_not(binary_image)

5. 显示图像

最后一步，我们需要将结果图像显示出来，以便查看处理效果。我们可以使用OpenCV中的imshow()和waitKey()函数来实现这一功能。

cv2.imshow('Inverted Image', inverted_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，imshow()函数用于显示图像窗口，waitKey()函数用于等待用户按下任意键盘按钮，destroyAllWindows()函数用于关闭所有图像窗口。

总结

通过以上步骤，我们成功地实现了Python opencv的二值化取反操作。下面是整个流程的图示。

pie
  title 二值化取反操作流程
  "导入库" : 1
  "读取图像" : 2
  "图像二值化" : 3
  "图像取反" : 4
  "显示图像" : 5

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