OpenCV图像阈值

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法。其中之一的功能是进行图像阈值化。

图像阈值化的概念

图像阈值化是一种图像处理技术，用于将图像转换为二值图像。阈值化的基本思想是选取一个阈值，并将图像中的像素值与该阈值进行比较，根据比较结果将像素设置为两个可能的值之一。一般情况下，像素值高于阈值的部分被设置为一种值（如白色），低于阈值的部分被设置为另一种值（如黑色）。

OpenCV中的图像阈值化函数

OpenCV提供了多个函数用于进行图像阈值化。下面是其中几个常用的函数：

1. cv2.threshold()

retval, threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

该函数将输入图像进行阈值化处理，并返回阈值化结果。具体参数如下：

• src：输入图像，必须为灰度图像（单通道）。
• thresh：设定的阈值。
• maxval：像素值高于阈值时设置的像素值。
• type：阈值化的类型，如THRESH_BINARY（二值化）、THRESH_BINARY_INV（反二值化）等。
• dst：输出的阈值化结果图像，可选。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
retval, threshold = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('Thresholded Image', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. cv2.adaptiveThreshold()

threshold = cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst])

该函数对图像进行自适应阈值化处理，并返回阈值化结果。具体参数如下：

• src：输入图像，必须为灰度图像（单通道）。
• maxval：像素值高于阈值时设置的像素值。
• adaptiveMethod：自适应阈值化的方法，如ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C（基于均值的自适应阈值化）等。
• thresholdType：阈值类型，如THRESH_BINARY（二值化）、THRESH_BINARY_INV（反二值化）等。
• blockSize：用于计算阈值的像素领域大小，必须为奇数。
• C：常数，从计算的均值或加权均值中减去的值。
• dst：输出的阈值化结果图像，可选。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
threshold = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
cv2.imshow('Adaptive Thresholded Image', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结语

图像阈值化是OpenCV中常用的图像处理操作之一，可以有效地将图像转化为二值图像。OpenCV提供了丰富的函数用于进行图像阈值化，开发者可以根据实际需求选择适合的函数进行使用。以上介绍了两个常用的图像阈值化函数和示例代码，希望对程序员有所帮助。