Python 如何在OpenCV中使用loop进行阈值运算

我想对几个具有不同阈值的灰度图像应用阈值操作，以便输出（显示为matplotlib绘图）将是15个左右不同的图像，每个图像应用阈值级别。我面临的问题是，它运行后只显示一个图像，但如果我在循环中说

print（dst.shape）

，它将打印15个图像形状

我已尝试将输出

dst

放入列表中，以便通过索引

dst[2]

访问它们，但这返回了一个错误

maxValue = 255
dst = []
for thresh in range(0, 255, 51):
    for img in imageB, imageG, imageR:
        th, dst = cv2.threshold(img, thresh, maxValue, cv2.THRESH_BINARY)
        #print(dst.shape)
        #print(len(dst))
        plt.imshow(dst)

---

我试图从循环中获得15个不同的图像。这是matplotlib问题吗？我是否需要创建一个特定大小的图形，然后访问

dst

列表中的每个变量？如果是这样，为什么当I

print（len（dst））

只返回图像中行的长度呢？

您可以使用带有子图的

图形，如下所示：

fig=plt.figure（）
步骤=51
最大值=255
nrows=3
ncols=maxValue//step
i=1
对于范围内的阈值（0，最大值，步长）：
对于imageB、imageG、imageR中的img：
th，dst=cv2.阈值（img，thresh，maxValue，cv2.thresh_二进制）
图add_子批次（nrows、ncols、i）
plt.imshow（dst）
i=i+1

关于您的问题，为什么当我打印（len（dst））时，它只返回图像中行的长度？例如，请参阅。
在您显示的代码中，您正在将阈值图像从
cv2.threshold（）
分配给列表的名称，因此
print（len（dst））
返回有关图像长度而不是列表长度的信息。您已经有效地用图像覆盖了列表

在循环中绘制阈值图像：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Make a test image.
r = np.random.randint(0,255,10000).reshape(100,100)
g = np.random.randint(0,255,10000).reshape(100,100)
b = np.random.randint(0,255,10000).reshape(100,100)
img = np.dstack([r,g,b]).astype(np.uint8)

# Convert test image to grayscale.
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

fig, axs = plt.subplots(1,3, figsize=(6,2))
for thresh_value, ax in zip(range(75,255,75), axs.ravel()):
    T, thresh = cv2.threshold(img_gray, thresh_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    ax.imshow(thresh, cmap='gray')
    ax.set_title(str(thresh_value))

plt.tight_layout()
plt.savefig('plot_img.png')

制作：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Make a test image.
r = np.random.randint(0,255,10000).reshape(100,100)
g = np.random.randint(0,255,10000).reshape(100,100)
b = np.random.randint(0,255,10000).reshape(100,100)
img = np.dstack([r,g,b]).astype(np.uint8)

# Convert test image to grayscale.
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

fig, axs = plt.subplots(1,3, figsize=(6,2))
for thresh_value, ax in zip(range(75,255,75), axs.ravel()):
    T, thresh = cv2.threshold(img_gray, thresh_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    ax.imshow(thresh, cmap='gray')
    ax.set_title(str(thresh_value))

plt.tight_layout()
plt.savefig('plot_img.png')

非常好
fig，axs=plt。子批次（1,3，figsize=（6,2））
有助于解决我将研究的下一个问题，即如何在循环时设置子批次位置。反应很好！下面的
plt.show（）
有什么用？看起来好像
plt.imshow（dst）
完成了这个任务，是吗？而且，这是一种非常有帮助的方法，也是非常有帮助的回应。我将更深入地了解numPy数组，因为我需要更多关于这方面的知识才能更有效地使用OpenCV。@DavidAlford，你说得对，last
show（）
并不是真的需要。