我用海康的工业相机拍的手持表读数照片，二值化不理想，如图所示。
我用的自适应二值化的方式，是试过的几种方法里效果比较好的了
我看有人拍的照片效果也不怎么好，但二值化后黑白分明。
有没有更好的二值化的方法？或者说这种图片质量就没法识别，需要改善相机参数
数字识别二值化问题（OPENCV）
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submarineas 2022-08-19 09:22关注我感觉这个效果已经算理想了，如果可以，能先尝试对图片进行膨胀腐蚀，再进行二值化，如果这种都不可以，那只能深度学习，采用语义分割，比如说Unet
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- 2023-03-08 16:20回答 2 已采纳 使用 cv2.threshold 函数将二值化图像转换为二进制图像。假设原始图像为 img 且阈值为 threshold：ret, binary = cv2.threshold(img, thresh
- 2018-05-09 08:02回答 3 已采纳 举个例子，比如我现在有50个‘0’的图片的样本供于训练神经网络，但是现在我需要仿宋字体的图片样本来训练神经网络。我现在有的50张‘0’的图片是身份证的数字‘0’的样本，如图。我的目标是生成50张仿宋‘
- 2023-02-27 17:01回答 2 已采纳 应该选择的阈值分割类型是THRESH_TOZERO，这可以使得灰度图中灰度值大于阈值的像素点保持原有像素值，而小于的像素点的像素值会被修改为0，即修改为黑色。
- 2022-04-10 19:37输入图像：灰度处理，礼帽处理，x梯度，闭操作，取轮廓，画到原图像上，得到轮廓的外接矩形，通过宽高比得到目标轮廓，目标轮廓取出，二值化，对每一组中各个数字轮廓提取，resize成和之前模板一样大小，用十个模板...
- 2021-08-31 20:50回答 3 已采纳 这是我调了一下参数的效果， 你可以用这个参数 h_min = 2 h_max = 25 s_min = 200 s_max = 255 v_min =115 v_max = 255 还有你提供的
- 2021-12-18 13:04回答 4 已采纳 这种单独使用opencv的话会找不准的，你这种球还没有花纹，有花纹数字的话传统算法基本上很难准确的识别，还是上检测网络比较好
- 2023-04-07 15:56回答 2 已采纳 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/691074这篇博客也不错, 你可以看下基于python的opencv计算机视
- 2022-07-29 17:31chenruhan_QAQ_的博客 【OpenCV】图像二值化处理 腐蚀膨胀 边缘检测 轮廓识别
- 2023-02-12 19:17回答 4 已采纳 发我一下代码
- 2022-02-28 15:02回答 1 已采纳 题目需求：场景（教室），条件（播放任意PPT），目的（检测幕布位置），额外条件（不明确，指定范围/整个教室） 只需要指定一个范围即可，因为其他地方不存在幕布情况。简单使用opencv的传统处理即可。D
- 2021-06-08 16:11回答 3 已采纳 第五行改成 image = cv2.imread ("initial.png")，你写的那个参数0是指将彩色图片读取成灰度图，但是你下面的15行又是将彩色图转成灰度图所以这里会报错。 13行的wai
- 2022-05-19 23:10基于OpenCV的装甲板识别
- 2018-05-15 00:37回答 4 已采纳 from PIL import Image #这个直接pip安装就好 pip install pillow img1_path = r'C:\Users\Jack\Desktop\Head\h
- 2022-05-16 18:16纸箱里的猫咪的博客 系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章...例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
- 2021-09-11 10:47翟天保Steven的博客 OpenCV&C++代码实现数字识别（字典法+尺寸归一化+图像差值）
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