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最近一直在用PyQT跟python-opencv做开发,正好需要固定阈值二值化,于是我就随手写下了如下的代码片段:
image[image > t] = maxval
image[image <= t] = 0
这波常规操作我给自己满分,后来别人跟我说可以根据阈值反向分割,就是大于阈值T赋值为0,小于阈值T赋值为maxval于是,我就给它加了个if else操作,代码如下:
if bin_type == 0:
image[image > t] = maxval
image[image <= t] = 0
else:
image[image > t] = 0
image[image <= t] = 255
感觉这代码写的满分,于是我调试的时候,输入一张灰度图像,只要我选择bin_type=0总是正确执行二值化,只要我输入bin_type=1就一片白色。我测试了几张图像之后感觉有点怀疑人生了,逻辑这么好的代码,居然不正确执行!
这个问题当时让好郁闷,感觉自己智商出问题了!于是我就手动写下了如下代码:
test = np.zeros((8, 8), dtype=np.uint8)
for i in range(8):
test[i, 0] = i * 32
test[i, 1] = i * 32
test[i, 2] = i * 32
test[i, 3] = i * 32
test[i, 4] = i * 32
test[i, 5] = i * 32
test[i, 6] = i * 32
test[i, 7] = i * 32
print(test)
test[test > 122.2335] = 0
print("output1\n",test)
test[test <= 122.2335] = 255
print("output2\n", test)
打印输出结果:
我终于破案了!
原来我第一次赋值image[image>T] = 0时候导致没有大于T的了,然后再执行image[image<T]=255,居然就全部255,当然都是白色了。智商受到了碾压!后来我还想起了很久以前,我从github上面下载有个别人的项目,他的代码里面也有类似的写法,我记得我当时调试发现这段代码不工作,因为当时项目代码很长,我就保存图像发现不正确,就用opencv-python的cv.threshod函数把它替换了!我晕!
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