Лаборатория HSV — подобрать цвет и маску · Теория: HSV и ползунки

← Все задачи с изображениями ·

Пороговая обработка

Условие

Сначала переведите BGR-изображение в оттенки серого через cv2.COLOR_BGR2GRAY. Примените cv2.threshold с порогом 127, максимумом 255 и типом cv2.THRESH_BINARY: значения строго больше 127 становятся 255, остальные — 0. Сохраните output.png.

Прочитайте входной файл через cv2.imread('input.png') и сохраните результат командой cv2.imwrite('output.png', result). Используйте также numpy и PIL. Результат появится ниже; cv2.imshow() в этой среде не используется.

Код Python

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('input.png')

# Напишите обработку изображения здесь
result = image.copy()
cv2.imwrite('output.png', result)

Запуск использует выбранное изображение. Проверка решения всегда выполняется на учебных тестах.

Входное изображение

Файл используется для запуска, но не заменяет учебные тесты.

Входное изображение для обработки

Результат обработки

Запустите код, чтобы увидеть результат.

Вывод программы


    
    
    




  
Нужна подсказка?

  
  

    Подсказка 1
    
Разбор задачи обработки изображений. N = H × W — число пикселей. Сложность включает чтение и запись изображения.

    
  

  
  

    Подсказка 2
    
OpenCV читает цветные изображения в порядке BGR, а Pillow — RGB.