如何在PYTHON 中写一个函数交换两个变量的值

python交换两个变量的值很简单，a,b = b,a 就可以，写成函数，代码如下：

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def jh(a,b):

return b,a

x = 1

y = 2

x,y = jh(x,y)

print(x,y)

执行结果如下：

利用 opencv实现图像自适应二值化 --python

阈值化：给定一个数组和一个与之，然后根据数组中的每个元素的值，是高于还是低于阈值而进行一些操作。如果像素值大于阈值，则分配给它一个值(如白色的)，否则它被分配给另一个值(如黑色)。

此为固定阈值的事例。具体效果如下：

函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型

阈值类型一般分为五种：

cv2.THRESH_BINARY——大于阈值的部分像素值变为最大值，其他变为0

cv2.THRESH_BINARY_INV——大于阈值的部分变为0，其他部分变为最大值

cv2.THRESH_TRUNC——大于阈值的部分变为阈值，其余部分不变

cv2.THRESH_TOZERO——大于阈值的部分不变，其余部分变为0

cv2.THRESH_TOZERO_INV——大于阈值的部分变为0，其余部分不变

自适应阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值，因此在同一幅图像上采用的是不同的阈值，从而能使我们在亮度 不同的情况下得到更好的结果。

th2为算术平均法的自适应二值化

th3为高斯加权均值法自适应二值化

结果如下：

python怎么用PIL模块处理BMP图像 二值化

遍历图片对象？可是怎么个遍历法呢？Pillow 提供了一个 .load() 方法，用来处理像素。图片嘛，当然是二维的，有宽和高的。

pixels = image.load()

for x in ramge(image.width):

for y in range(image.height):

pixsels[x, y] = 255 if pixsels[x, y] 125 else 0

当然了，只是最简单的二值化的话，直接 image.convert('1') 就可以了 :-)

python opencv身份证灰度图二值化应该怎么处理

图像的灰度处理：

CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE，这是最简单之间的办法，在加载图像时直接处理

IplImage*

Igray=

cvLoadImage

("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

得到的图像就是单通道的，也能够用这个函数：CVAPI(void)

cvCvtColor

(

const

CvArr*

src,

CvArr*

dst,

int

code

);

code=CV_BGR2GRAY;

opencv还提供了非常多方式，我这边就不一一举例了。

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