openCV 图像阀值

图像阀值

使用工具：Python3.5
使用库：cv2
1.简单阀值
cv2.threshold , cv2.adaptiveThreshold
当像素值高于阀值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是cv2.threshold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阀值，第三个参数就是当像素值高于（或者小于）阀值时，应该被赋予新的像素值。OpenCV提供了多种不同的阀值方法，这是有第四个参数来决定的。方法包括：
cv2.THRESH_BINARY
cv2.THRESH_BINARY_INV
cv2.THRESH_TRUNC
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV
函数有两个返回值，第一个为retVal(经过Otsu’s[自己找到一个认为最好的阈值。并且Otsu’s非常适合于图像灰度直方图具有双峰的情况，他会在双峰之间找到一个值作为阈值，对于非双峰图像，可能并不是很好用。]得到的那个阈值)，，第二个就是阀值化之后的结果图像了。

2.自适应阀值
根据图像(必须是灰度图)上的每一个小区域计算与其对应的阀值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阀值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。
这种方法需要我们指定三个参数，返回值只有一个。
Adaptive Method 指定计算阀值的方法
-cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:阀值取自相邻区域的平均值
-cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:阀值取自相邻区域的加权和，权重为一个高斯窗口
Block Size 邻域大小（用来计算阀值的区域大小）
C这就是一个常数，阀值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数
3.Otsu’s二值化
我们前面说到，cv2.threshold函数是有两个返回值的，前面一直用的第二个返回值，也就是阈值处理后的图像，那么第一个返回值（得到图像的阈值）将会在这里用到。
前面对于阈值的处理上，我们选择的阈值都是127，那么实际情况下，怎么去选择这个127呢？有的图像可能阈值不是127得到的效果更好。那么这里我们需要算法自己去寻找到一个阈值，而Otsu’s就可以自己找到一个认为最好的阈值。并且Otsu’s非常适合于图像灰度直方图具有双峰的情况，他会在双峰之间找到一个值作为阈值，对于非双峰图像，可能并不是很好用。那么经过Otsu’s得到的那个阈值就是函数cv2.threshold的第一个参数了。因为Otsu’s方法会产生一个阈值，那么函数cv2.threshold的的第二个参数（设置阈值）就是0了，并且在cv2.threshold的方法参数中还得加上语句cv2.THRESH_OTSU。

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