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我是 OpenCV 的新手，我刚刚阅读了cv2.adaptiveThreshold()并决定尝试一下。 可悲的是，我似乎无法摆脱如此巨大的噪音。
有哪些有效的方法可以减少噪音，以便我可以绘制正确的轮廓？ 什么是最佳实践，为什么？
这是片段：
import cv2 import numpy as np ##################################### winWidth = 640 winHeight = 840 brightness = 100 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, winWidth) cap.set(4, winHeight) cap.set(10, brightness) kernel = (5, 5) ########################################### def preprocessing(frame): imgGray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # mask = cv2.inRange(imgHsv, lower, upper) imgBlurred = cv2.GaussianBlur(imgGray, kernel, 1) gaussC = cv2.adaptiveThreshold(imgBlurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) imgDial = cv2.dilate(gaussC, kernel, iterations=3) imgErode = cv2.erode(imgDial, kernel, iterations=1) return imgDial def getcontours(imPrePro): contours, hierarchy = cv2.findContours(imPrePro, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: cv2.drawContours(imgCon, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) ################################################### while (cap.isOpened()): success, frame = cap.read() if success == True: frame = cv2.flip(frame, 1) imgCon = frame.copy() imPrePro = preprocessing(frame) getcontours(imPrePro) cv2.imshow("Preprocessed", imPrePro) cv2.imshow("Original", imgCon) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): break
我认为最好看一下blockSize和C参数。
形成来源：
blockSize：用于计算像素阈值的像素邻域的大小：3、5、7 等。
C：从平均值或加权平均值中减去的常数（参见下面的详细信息）。 通常，它是正数，但也可能为零或负数。
在您的示例中，您将C设置为 2：
gaussC = cv2.adaptiveThreshold(imgBlurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
| C=2 | C=8 |
|---|---|
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如您所见，您需要使用blockSize和C参数才能从自适应阈值中获得所需的结果。
在这个问题中，我们通过增加C参数来减少噪声。
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