将 opencv 阈值应用于 numpy 数组答案

【问题标题】：Apply opencv threshold to a numpy array将 opencv 阈值应用于 numpy 数组
【发布时间】：2011-04-23 15:18:31
【问题描述】：

我正在尝试将 opencv 的 Threshold 函数应用于 numpy 数组。我正在为 opencv 2.1 使用 python 绑定。它是这样的：

import cv
import numpy as np
a = np.random.rand(1024,768)
cv.Threshold(a,a,0.5,1,cv.CV_THRESH_BINARY)

这会引发错误：

OpenCV Error: Unsupported format or combination of formats () in threshold

所以，我不相信我知道自己在做什么，但我希望 Threshold 能像 Smooth 那样工作，我可以在其中运行

cv.Smooth(a,a)

没有任何问题，最终得到一个平滑的图像。我不确定如何考虑 numpy 数组的“格式”，因为 opencv 看到它们，但是如果我不需要，我不愿意将 numpy 数组转换为 opencv 图像格式（而且我所有的尝试都失败了，所以反正远）。

我想知道为什么Threshold 不能以我试图让它工作的明显幼稚的方式工作，很高兴知道我应该做什么。

附：我知道我可以自己对 numpy 数组执行阈值操作，但我正在尝试找出 opencv。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

显然Threshold 方法比 Smooth 更繁琐——它只适用于 8 位整数/32 位浮点数组（请参阅here），因此上面的代码 sn-p 不起作用，因为 numpy 数组默认为浮动64。

因此，如果您更改创建数组的行以强制精度为 32 位浮点数

>>> a = np.array(np.random.rand(1024,768),dtype=‘float32’)

然后很高兴阈值：

>>> ((a>0) & (a<1)).sum()
786432
>>> cv.Threshold(a,a,0.5,1,cv.CV_THRESH_BINARY)
>>> ((a>0) & (a<1)).sum()
0

【讨论】：