OpenCV：使用阈值进行细分

OpenCV 是一个功能丰富的计算机视觉库，可以帮助程序员快速实现图像处理、分析和识别等功能。其中，使用阈值进行细分是一种常见的图像处理技术，本文将介绍如何使用 OpenCV 实现该技术。

1. 阈值处理概述

阈值处理是指将图像分成两个或多个部分的处理方法，其中一部分部分是我们感兴趣的内容，另一部分则是我们不感兴趣的内容或噪声。我们可以使用阈值，将图像中像素的值划分为两个或多个区间，并根据需要对这些区间进行处理。

在图像处理中，阈值处理被广泛应用于二值化、图像分割、形状识别等领域。

2. 使用 OpenCV 进行阈值处理

OpenCV 提供了四种常见的阈值处理方法：

• 均值阈值
• 自适应阈值
• OTSU 阈值
• TRIANGLE 阈值

下面我们将分别介绍这四种方法的使用方法，并提供相应的代码示例。

2.1 均值阈值

均值阈值是指将像素值高于给定均值的像素设置为白色，低于均值的像素设置为黑色。在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.threshold() 函数实现均值阈值处理。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

2.2 自适应阈值

自适应阈值是指根据图像区域内像素的分布情况来确定阈值。在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.adaptiveThreshold() 函数实现自适应阈值处理。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

2.3 OTSU 阈值

OTSU 阈值是一种自适应阈值算法，通过最大化类间方差来确定阈值。在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.threshold() 函数中的 cv2.THRESH_OTSU 参数来实现 OTSU 阈值处理。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

2.4 TRIANGLE 阈值

TRIANGLE 阈值是一种基于直方图的自适应阈值算法，它能够识别直方图图像中的波峰并将其作为阈值。在 OpenCV 中，我们可以使用 cv2.threshold() 函数中的 cv2.THRESH_TRIANGLE 参数来实现 TRIANGLE 阈值处理。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_TRIANGLE)

3. 总结

OpenCV 提供了多种有效的阈值处理方法，可以帮助程序员快速实现图像处理、分析和识别等功能。在实际开发中，应根据实际应用场景和需求选择适当的阈值处理方法。