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opencv 阈值分割 opencv 阈值分割的具体使用

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阈值分割

像素图
原始图像像素图 见下面
红色线:标注一条阈值线


二进制阈值化
首先设定一条阀值线 如127
大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)
小于127的像素点灰度值设为0


反二进制阈值化
首先设定一条阀值线 如127
大于127的像素点灰度值设为最小为0
小于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)


截断阈值化
首先选定一个阀值,大于该阈值的像素点呗设定为该阈值,小于该阈值的不变
如:阈值127,大于127的像素点值为127;小于127的不变


反阈值化为0
先选定一个阈值,然后做如下处理:
大于等于该阈值的像素点变为0,
小于该阈值的像素点不变。


阈值化为0
先选定一个阈值,然后做如下处理:
大于等于该阈值的像素点不变,
小于该阈值的像素点变为0。

threshold函数

threshold:中文阈值
方法:
retval,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)
retval:阈值 一般和thresh相同
dst:处理结果的图像

src:原始图像
thresh:阈值,阈值线,对应上文的红线
maxval:最大值,阈值分割后指定的最大值,有1和255。最大值为1对应是二值化图像数据
type:类型,指定那种阈值

threshold 二进制阈值
把亮的处理成白色,暗的处理成黑色

区别二值化阈值:二值化只有0,1。
二进制阈值:可以有其他两个数。二值化是特殊的二进制阈值。

cv2.THRESH_BINARY

算例:设定阈值为127

import cv2

a=cv2.imread('lenacolor.png')#
r,b=cv2.threshold(a,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
print('r',r)
cv2.imshow('a',a)
cv2.imshow('b',b)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果:
图中 像素只有0,255
print(b)




threshold 反二进制阈值
把亮的处理成黑色,暗的处理成白色
修改前文代码

cv2.THRESH_BINARY_INV


threshold 截断阈值
亮的不能太亮,有上限,暗的不变
cv2.THRESH_TRUNC


threshold 反阈值化为0
把比较亮的部分处理成0成黑色,小于等于阈值的像素点不变
cv2.THRESH_TOZERO_INV


threshold 阈值化为0
比较亮的部分不变,比较暗的部分处理成黑色为0
cv2.THRESH_TOZERO


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