opencv 阈值分割 — threshold()

OpenCV阈值分割函数：threshold()

函数原型：
double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
参数含义：
InputArray src -原图像
OutputArray dst -输出图像
double thresh -阈值大小
double maxval -最大值
int type -阈值模式
阈值模式有以下几种类型
0: THRESH_BINARY -当前点值大于阈值时，取Maxval，否则设置为0。 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。
1: THRESH_BINARY_INV -当前点值大于阈值时，设置为0，否则设置为Maxval 。  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）。
2: THRESH_TRUNC   -当前点值大于阈值时，设置为阈值，否则不改变。  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。
3: THRESH_TOZERO -当前点值大于阈值时，不改变，否则设置为0。   解释：先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变；像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为0。
4: THRESH_TOZERO_INV -当前点值大于阈值时，设置为0，否则不改变。解释：原理类似于0阈值，但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，其灰度值全变为0。

7：CV_THRESH_MASK
8：CV_THRESH_OTSU /**< use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value;combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values */

解释：Otsu分割方法求取阈值是求得使类间方差最大的阈值，Otsu方法加权地使用了两类的灰度均值信息和概率密度信息，考虑了两类的分布，在实际的应用中取得了很好的效果。

大津算法可以从图像直方图上有一个更为直观的理解：大津阈值大致上是直方图两个峰值之间低谷的值。

Otsu 方法也不是万能的。当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好。这时就要考虑其他的办法了
16：CV_THRESH_TRIANGLE /**< use Triangle algorithm to choose the optimal threshold value;
combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values, but not
with CV_THRESH_OTSU */


#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;#define WINDOW_NAME "阈值处理"//定义滑动条初始值
int g_nThresholdValue=100;  //阈值初始值
int g_nThresholdType=0;     //阈值模式初始值Mat g_srcImage,g_grayImage,g_dstImage;void on_Threshold(int ,void*);//回调函数int main()
{g_srcImage=imread("C://Users//Administrator//Desktop//December2020//opencv_Test//text_image//Image_9.bmp");//读入图片if(!g_srcImage.data){cout<<"读入错误"<<endl;return -1;}//转换为灰度图cvtColor(g_srcImage,g_grayImage,COLOR_RGB2GRAY);//更多转换方式参见官方文档//显示原图imshow("原图",g_srcImage);//大津阈值threshold(g_grayImage,g_dstImage,0,255,CV_THRESH_OTSU); //自适应阈值//adaptiveThreshold(g_grayImage,g_dstImage,255,0,0,7,9);imshow(WINDOW_NAME,g_dstImage);  waitKey();//创建滑动条namedWindow(WINDOW_NAME);createTrackbar("模式",WINDOW_NAME,&g_nThresholdType,4,on_Threshold);createTrackbar("阈值",WINDOW_NAME,&g_nThresholdValue,255,on_Threshold);//使用回调函数显示图像on_Threshold(0,0);waitKey();return 0;
}void on_Threshold(int,void*)
{//进行阈值分割threshold(g_grayImage,g_dstImage,g_nThresholdValue,255,g_nThresholdType);//显示结果imshow(WINDOW_NAME,g_dstImage);
}

大津算法:

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