超大图像二值化

目录

超大图像的二值化方法

1. 分块处理超大图像的二值化问题
     (1) 全局阈值处理
     (2) 局部阈值（效果更好）
2. 空白区域过滤
3. 先缩放进行二值化，然后还原大小

分块处理超大图像的二值化问题

import cv2 as cv
import numpy as np

def big_image_binary(image):
    print(image.shape) #图像大小
    ch, cw = 255, 255  #每个小块的大小
    h, w = image.shape[:2]
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) #进行二值化必须先转成灰度图
    for row in range(0, h, ch):
        for col in range(0, w, cw):
            roi = gray[row:row+ch, col:col+cw] #获取分块
            mean, std = cv.meanStdDev(roi)
            print("the picture mean:%s, std:%s" % (mean, std)) 
            # ret, dst = cv.threshold(roi, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)  #全局阈值
            dst = cv.adaptiveThreshold(roi, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 127, 10) #局部阈值
            gray[row:row+ch, col:col+cw] = dst #对每个个块进行二值化处理
    cv.imwrite("binary2.jpg",gray)

print("----------------hello python opencv---------------------")
src = cv.imread("D:/pyhton/PhotoIditifyStuday/photo/text.jpg")
big_image_binary(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

• 全局阈值处理

ret, dst = cv.threshold(roi, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) 

每个小分块使用全局阈值，由于噪声的影响，会使得出现先红色方块的阴影，效果比较差

• 局部阈值

dst = cv.adaptiveThreshold(roi, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 127, 10)

局部阈值的效果就比较好，因为局部阈值中有个C值，可以去除一些噪音

• 空白区域过滤

import cv2 as cv
import numpy as np

def big_image_binary(image):
    ch, cw = 200, 200  #分块每个块的大小
    h, w = image.shape[:2]
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) #转成灰度图
    for row in range(0, h, ch):
        for col in range(0, w, cw):
            roi = gray[row:row+ch, col:col+cw]
            mean, std = cv.meanStdDev(roi)
            print("the picture mean:%s, std:%s" % (mean, std))
            if std < 10 and mean > 80: #如果标准差小于10或者均值大于80，将此处的值设为255
                gray[row:row + ch, col:col + cw] = 255
            else:
                ret, dst = cv.threshold(roi, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)  #全局阈值
                gray[row:row+ch, col:col+cw] = dst #对每个个块进行二值化处理
    cv.imshow("binary", gray)

print("----------------hello python opencv---------------------")
src = cv.imread("D:/pyhton/PhotoIditifyStuday/photo/tree.jpg")
cv.namedWindow("input_image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input_image", src)
big_image_binary(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

先缩放，在进行二值化

图片缩放函数 cv.resize

 resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None)

src ：输入，原图像，即待改变大小的图像；
dst： 输出，改变后的图像。这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；
dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数为0，那么下面的公式来计算：
dsize = Size(round(fxsrc.cols), round(fysrc.rows))
其中，fx和fy就是下面要说的两个参数，是图像width方向和height方向的缩放比例。
fx：width方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.width/src.cols来计算；
fy：height方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.height/src.rows来计算；
interpolation：这个是指定插值的方式，图像缩放之后，肯定像素要进行重新计算的，就靠这个参数来指定重新计算像素的方式，有以下几种：
INTER_NEAREST - 最邻近插值
INTER_LINEAR - 双线性插值，如果最后一个参数你不指定，默认使用这种方法
INTER_AREA - resampling using pixel area relation. It may be a preferred method for image decimation, as it gives moire’-free results. But when the image is zoomed, it is similar to the INTER_NEAREST method.
INTER_CUBIC - 4x4像素邻域内的双立方插值
INTER_LANCZOS4 - 8x8像素邻域内的Lanczos插值

缩放后二值化问题，可以参考上章的内容

numpy 知识补充

np.mean() 返回数组元素的平均值
np.std()  返回数组元素的标准差