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opencv-阈值化处理

2024-07-09 15:18:40   223人阅读


原理摘自：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/threshold/threshold.html

目标：

本节简介：

  • OpenCV中的阈值(threshold)函数： threshold 的运用。

基本理论：

注意：
本节的解释出自Bradski与Kaehler的书籍 Learning OpenCV 。

什么是阈值？

  • 最简单的图像分割的方法。

  • 应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。

  • 为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。

  • 一旦找到了需要分割的物体的像素点，我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。（例如：可以将该物体的像素点的灰度值设定为：‘0’（黑色）,其他的像素点的灰度值为：‘255’（白色）；当然像素点的灰度值可以任意，但最好设定的两种颜色对比度较强，方便观察结果）。

    Threshold simple example

阈值化的类型：

  • OpenCV中提供了阈值（threshold）函数： threshold 。

  • 这个函数有5种阈值化类型，在接下来的章节中将会具体介绍。

  • 为了解释阈值分割的过程，我们来看一个简单有关像素灰度的图片，该图如下。该图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。

    Threshold Binary

阈值类型1：二进制阈值化

  • 该阈值化类型如下式所示:

    \texttt{dst} (x,y) = \fork{\texttt{maxVal}}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{0}{otherwise}

  • 解释：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255)，灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。

    Threshold Binary

阈值类型2：反二进制阈值化

  • 该阈值类型如下式所示：

    \texttt{dst} (x,y) = \fork{0}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{\texttt{maxVal}}{otherwise}

  • 解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，不过最后的设定值相反。（在8位灰度图中，例如大于阈值的设定为0，而小于该阈值的设定为255）。

    Threshold Binary Inverted

阈值类型3：截断阈值化

  • 该阈值化类型如下式所示：

    \texttt{dst} (x,y) = \fork{\texttt{threshold}}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise}

  • 解释：同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。（例如：阈值选取为125，那小于125的阈值不改变，大于125的灰度值（230）的像素点就设定为该阈值）。

    Threshold Truncate

阈值类型4：阈值化为0

  • 该阈值类型如下式所示：

    \texttt{dst} (x,y) = \fork{\texttt{src}(x,y)}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{0}{otherwise}

  • 解释：先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为0。

    Threshold Zero

阈值类型5：反阈值化为0

  • 该阈值类型如下式所示：

    \texttt{dst} (x,y) = \fork{0}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise}

  • 解释：原理类似于0阈值，但是在对图像做处理的时候相反，即：像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变，而大于该阈值的部分，其灰度值全部变为0。

    Threshold Zero Inverted

部分代码：
// ConsoleApplication3_6_23.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;


Mat src,gray,dst;
int thr_value = http://www.mamicode.com/0;>关键函数解释：
threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );
  • src_gray: 输入的灰度图像的地址。
  • dst: 输出图像的地址。
  • threshold_value: 进行阈值操作时阈值的大小。
  • max_BINARY_value: 设定的最大灰度值（该参数运用在二进制与反二进制阈值操作中）。
  • threshold_type: 阈值的类型。从上面提到的5种中选择出的结果。


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