如何自动化opencv中的低端阈值？答案

【问题标题】：How to automate the low end threshold value in opencv?如何自动化opencv中的低端阈值？
【发布时间】：2016-03-15 09:25:10
【问题描述】：

我正在使用 opencv 围绕一个非常详细的对象绘制轮廓。我可以做到，但是不同的图像需要不同的低端阈值，这需要我尝试不同的低端阈值才能正确。有没有办法让这个过程自动化？

目前，我正在寻找这样的阈值：

thresh = cv2.threshold(image, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

值 230 不是常数。它针对不同的图像而变化。

【问题讨论】：

你试过Otsu估计阈值吗？
是的，在我的情况下它不起作用。除非我做错了。我正在尝试检测青光眼的杯子和圆盘，但使用 Otsu 可以检测到整个青光眼本身。
啊，好吧有道理。可以使用 Otsu 的方法进行multi-level thresholding。否则，您可以分享示例图像吗？
当然。 Here's 显示杯子外观的图像（尽管它与周围的像素相比并不总是那么对比）。 Here's 以及杯子检测非常困难的图像。
我假设您无法更改设置，因此视野内的感兴趣区域更大？您至少可以使用原始数据，以便 jpg 颜色压缩不会伤害您吗？图像超级嘈杂。由于红色通道过饱和，您还应该减少曝光时间。您的图像中有 3 个通道，但只有 2 个带有有用的信息。

【解决方案1】：

有趣的观察是 Ostu 能够检测到整个青光眼区域。您可以尝试以下步骤吗-

【讨论】：