图像阈值（threshold）

简单点说是把图像分割的标尺，这个标尺是根据什么产生的，阈值产生算法？阈值类型。（Binary segmentation）二进制分割
OpenCV提供函数 cv :: threshold 来执行阈值操作。
1. src_gray：我们的输入图片
2. dst：目标（输出）图像
3. threshold_value：进行阈值操作的阈值
4. max_BINARY_value：二进制阈值操作使用的值（设置所选像素）
5. threshold_type：5个阈值操作之一。
在阈值类型前，怎么寻找阈值? 除了主动输入，还可以用 THRESH_OTSU 、 THRESH_TRIANGLE 两种opencv提供的算法产生阈值(只适用于颜色数据是8位的图像，否则报错)

1. 阈值类型一阈值二值化(threshold binary)

左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值

2. 阈值类型一阈值反二值化(threshold binary Inverted)

左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值

3. 阈值类型一截断 (truncate)

左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值

4. 阈值类型一阈值取零 (threshold to zero)

左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值

5. 阈值类型一阈值反取零 (threshold to zero inverted)

左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值

总结

代码示例

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;Mat src,gray_src,dst;
char input_win[]="Input Windows",output_win[]="Output Windows";
int threshold_type=3,threshold_value=0;
int const max_value=255,max_type=4;
void Threshold_Demo(int, void* );int main(){//1. 加载图像和显示原图src=imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/dog2.jpg");if(src.empty()){printf("could not load image...");return -1;}namedWindow(input_win,CV_WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow(output_win,CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow(input_win,src);//显示图片//2、如果是BGR，我们将其转换为灰度。可以使用函数cv :: cvtColor：cvtColor(src,gray_src,CV_BGR2GRAY);//3、为用户创建2个轨道栏以输入用户输入：createTrackbar("阈值类型：",output_win, &threshold_type, max_type, Threshold_Demo);createTrackbar("阈值大小：",output_win, &threshold_value, max_value, Threshold_Demo);Threshold_Demo(0,0);//不主动设置阈值，通过 THRESH_OTSU 或 THRESH_TRIANGLE 产生阈值，这个时候 threshold_value 参数不会起作用Mat dst1,dst2;int threshold_max=255;//THRESH_OTSU 是迭代找到颜色数据最大最小值，然后找出一个阈值//THRESH_TRIANGLE 如果图像中的对象是一样的(颜色都是一个色调)，用这个寻找阈值更好threshold(gray_src, dst1, threshold_value, threshold_max, THRESH_OTSU | threshold_type);//传参设置阈值类型imshow("THRESH_OTSU", dst1);threshold(gray_src, dst2, threshold_value, threshold_max, THRESH_TRIANGLE| threshold_type);//THRESH_TRIANGLEimshow("THRESH_TRIANGLE", dst2);waitKey(0);return 0;
}void Threshold_Demo(int, void*){//1. src_gray：我们的输入图片//2. dst：目标（输出）图像//3. threshold_value：进行阈值操作的阈值//4. max_BINARY_value：二进制阈值操作使用的值（设置所选像素）//5. threshold_type：5个阈值操作之一。//参数：输入，输出，设置的阈值，maxVal，阈值类型threshold(gray_src, dst, threshold_value, 255, threshold_type);imshow(output_win, dst);
}

运行截图

参考博客

https://blog.csdn.net/huanghuangjin/article/details/80962043

https://blog.csdn.net/LYKymy/article/details/83154291

OpenCV-图像处理（14、基本阈值操作）相关推荐

OpenCV使用inRange的阈值操作Thresholding Operations
OpenCV使用inRange的阈值操作Thresholding Operations 使用inRange的阈值操作目标理论 HSV色彩空间代码解释结果使用inRange的阈值操作目标 ...
pythonopencv图像形态_Python+OpenCV图像处理之其他形态学操作
顶帽(Top Hat): 原图像与开操作之间的差值图像,突出原图像中比周围亮的区域黑帽(Black Hat): 闭操作图像与原图像的差值图像, 突出原图像中比周围暗的区域形态学梯度(Gradien ...
[转载] python+opencv图像处理：numpy数组操作
参考链接: Python中的numpy.pv 图片以矩阵的形式存在电脑里,需要用到数组操作来完成对图像的处理常用的有两个API: zeros和ones 1 np.ones(size) 可以创建任意维 ...
二值图像分析：OpenCV中的二值化阈值操作
二值图像分析:OpenCV中的二值化阈值操作 1.二值图像的定义 2.OpenCV中的基本阈值操作 3.OTSU二值寻找算法 3.1 OTSU二值寻找算法介绍 3.2 OTSU二值寻找算法分析 3.2 ...
OpenCV图像处理视频教程——入门篇(二)
文章目录 10 膨胀与腐蚀 (1)形态学操作(morphology operators)--膨胀.腐蚀 (2)相关API (3)动态调整结构元素大小TrackBar 11 形态学操作 (1)开操作- ...
《OpenCv视觉之眼》Python图像处理十六:Opencv图像处理实战一之图像中的硬币检测
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的.不同方法的处理,以达到对图像进行去噪.锐 ...
《OpenCv视觉之眼》Python图像处理十九:Opencv图像处理实战四之通过OpenCV进行人脸口罩模型训练并进行口罩检测
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的.不同方法的处理,以达到对图像进行去噪.锐 ...
《OpenCv视觉之眼》Python图像处理二十三:OpenCV图像处理最终章之基于PyQt5的图像处理界面设计及功能实现
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的.不同方法的处理,以达到对图像进行去噪.锐 ...
《OpenCv视觉之眼》Python图像处理二十一:Opencv图像处理之图像线性变换和非线性变换的方法及原理
本专栏主要介绍如果通过OpenCv-Python进行图像处理,通过原理理解OpenCv-Python的函数处理原型,在具体情况中,针对不同的图像进行不同等级的.不同方法的处理,以达到对图像进行去噪.锐 ...
OpenCV之imgproc 模块. 图像处理（1）图像平滑处理腐蚀与膨胀(Eroding and Dilating) 更多形态学变换图像金字塔基本的阈值操作
图像平滑处理目标本教程教您怎样使用各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: blur GaussianBlur medianBlur bilateralFilter 原理 No ...

OpenCV-图像处理（14、基本阈值操作）

图像阈值（threshold）

1. 阈值类型一阈值二值化(threshold binary)

2. 阈值类型一阈值反二值化(threshold binary Inverted)

3. 阈值类型一截断 (truncate)

4. 阈值类型一阈值取零 (threshold to zero)

5. 阈值类型一阈值反取零 (threshold to zero inverted)

总结

代码示例

运行截图

参考博客

OpenCV-图像处理（14、基本阈值操作）相关推荐

最新文章

热门文章