通过可视化找到图片最佳的二值化的值
在图片预处理的过程中,我们常常需要二值化图片,但是二值化值一个个去试,比较麻烦。下面通过trackbar来可视化连续二值化图片的情景。代码如下: import cv2 def threshTrackbar(img): """ 使二值化图片过程可视化 :param img: 待二值化的灰度图 :return thr_v,Shading:阈值,大于阈值时替代的值 """ img_copy = img def nothing(x): pass # Create a window cv2.namedWindow('image') cv2.setMouseCallback('image', OnMouseAction) # create trackbars for color change cv2.createTrackbar('thr', 'image', 121, 255, nothing) cv2.createTrackbar('Shading', 'image', 255, 255, nothing) while (True): cv2.imshow('image', img) k = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 通过关闭窗口的右上角关闭 if cv2.getWindowProperty('image', cv2.WND_PROP_AUTOSIZE) < 1: