OpenCV中阈值(threshold)函数: threshold 。

跟風遠走 提交于 2020-02-21 08:35:18
  • 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。

阈值类型1:二进制阈值化

  • 该阈值化类型如下式所示:

  • 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。

阈值类型2:反二进制阈值化

  • 该阈值类型如下式所示:

  • 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)。

阈值类型3:截断阈值化

  • 该阈值化类型如下式所示:

  • 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)。

阈值类型4:阈值化为0

  • 该阈值类型如下式所示:

  • 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。

阈值类型5:反阈值化为0

  • 该阈值类型如下式所示:

  • 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。

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