跳到主要内容

二值化处理图片对象 (:binaryzation)

声明​​

图片 = 图片:binaryzation({
    [white_background = 白背景,]
    [csim_mode = 相似度模式,]
    [csim_algorithm = 颜色相似度算法,]
    {颜色*, 色偏*},
    {颜色*, 色偏*},
    ...
})
图片 = 图片:binaryzation("cx*-cox*,cx*-cox*...")

参数​​

  • 白背景 20250302 布尔型，可选参数，是否将背景设置为白色，默认 false，即白前景黑背景
  • 相似度模式 20250302 布尔型，可选参数，是否使用相似度模式，相似度模式下，色偏* 为相似度，而不是色差值，默认 false
  • 颜色相似度算法 20250302 整数型，可选参数，颜色相似度算法，只在相似度模式下生效，默认 0
颜色相似度算法
0 为 NBT 默认算法，梯度陡峭，差值使相似度下降很快
1 为曼哈顿算法，梯度平滑
2 为欧几里得算法，梯度平滑
  • 颜色*, 色偏* 整数型，颜色值白名单，颜色* 是颜色值本身，色偏* 是 颜色* 的最大色差值
  • cx*-cox* 文本型，颜色值白名单，cx* 是颜色值本身的16进制文本描述，cox* 是 cx* 的最大色差值16进制文本描述

返回值​​

  • 图片 图片对象，二值化后返回图片对象本体

说明​​

二值化处理图片对象

会对对象本身产生影响

性能上，该函数操作过程不产生数据拷贝

示例​​

local pic = screen.image(462, 242, 569, 272)
pic = pic:binaryzation({
    {0x9D5D39, 0x0F1F26},
    {0xD3D3D2, 0x2C2C2D},
})
local pic = screen.image(462, 242, 569, 272)
pic = pic:binaryzation("9D5D39-0F1F26,D3D3D2-2C2C2D")
local pic = screen.image(462, 242, 569, 272)
pic = pic:binaryzation({
    csim_mode = true,        -- 使用相似度模式
    csim_algorithm = 2,      -- 使用欧几里得算法
    white_background = true, -- 将背景设置为白色
    {0x9D5D39, 90},          -- 颜色 0x9D5D39 的相似度为 90%
    {0xD3D3D2, 90},          -- 颜色 0xD3D3D2 的相似度为 90%
})