有没有办法一次将阈值应用于图像 1 行答案

【问题标题】：Is there a way to apply a threshold to an image 1 row at a time有没有办法一次将阈值应用于图像 1 行
【发布时间】：2019-08-30 04:12:56
【问题描述】：

我正在尝试一次将阈值应用于图像 1 行。我希望能够选择阈值开始和结束的行。前任。如果我有一个 1000 x 1000 的图像，我想从第 200 行开始应用我的阈值，并在第 850 行结束。目前我可以对整个图像应用阈值。

img = cv2.imread("*.png",0)
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

titles = ['Original Image','BINARY']
images = [img, thresh1]

for i in range(2):
    plt.subplot(1,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

【问题讨论】：

只需将图像的所需切片提供给当前阈值方法，然后将其分配回您从中剪切的位置。

标签： python-3.x image matplotlib image-processing image-thresholding

【解决方案1】：

有几种方法可以做到这一点，所以我将从最简单和最快，到更灵活和更慢......

最简单最快的，如果你的蒙版区域和你的一样简单：

import cv2
import numpy as np

# Load Paddington as greyscale
img = cv2.imread('paddington.png',0)

# Define a region of interest, in this case entire rows 100-300
ROI = slice(100,300) 

# Threshold the region of interest, and reinsert back into image
ret,img[ROI] = cv2.threshold(img[ROI],127,255,cv2.THRESH_BINARY)

请注意，我只在一个地方将 ROI 声明为变量，这样如果您更改遮罩的大小，等号的两边都保持正确 - 避免了维护问题！

如果您的遮罩区域不是整行，您可以创建一个切片元组：

# Declare ROI
ROI = slice(100,300),slice(10,390)

# Threshold with mask
ret,img[ROI] = cv2.threshold(img[ROI],127,255,cv2.THRESH_BINARY)

如果您的蒙版区域更复杂，例如复合形状，轮廓或圆形，您仍然可以仅对感兴趣的蒙版区域进行阈值！首先，您创建一个相同大小的黑色填充蒙版，然后用白色绘制您的形状，然后将阈值应用于蒙版的感兴趣区域：

# Make a mask the same size as the image and fill with black
mask = np.zeros_like(img)

# Draw a filled white circle onto the black mask to define a region of interest
mask = cv2.circle(mask,(200,100),100,255,-1) # -1 to fill inside circle 
ROI = np.nonzero(mask)

# Threshold the region of interest, and reinsert back into image
ret, mask_thresholded = cv2.threshold(img[ROI],127,255,cv2.THRESH_BINARY) 
img[ROI] = mask_thresholded.reshape(-1)

下面是小流氓的原图：

关键字：Python、OpenCV、Numpy、图像、图像处理、掩码、蒙版、阈值、过滤器、ROI、感兴趣区域

【讨论】：