关于ret,mask = cv2.threshold(src, dst, thresh, maxval, type) 输入输出参数注释(图像二值化处理)

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化，基本用法如下：

ret,mask = cv2.threshold(src, dst, thresh, maxval, type)
plt.imshow(mask,cmap='gray')

输出参数：

(ret,mask)ret: 输入的thresh值。
mask: 处理后的图像。
#The first is the threshold that was used and the second output is the thresholded image.

其中关于输入参数有：

(src, dst, thresh, maxval, type)src: 输入源图像(灰度图)。# The first argument is the source image, which should be a grayscale image.
thresh：阈值，用于对像素值进行分类。# The second argument is the threshold value which is used to classify the pixel values.
maxval：最大值(分配给超过阈值的像素值的最大值)。# The third argument is the maximum value which is assigned to pixel values exceeding the threshold.
type：阈值类型,OpenCV提供了由函数的第四个参数给出的不同类型的阈值。# OpenCV provides different types of thresholding which is given by the fourth parameter of the function.

其中五种type类型如下：

    cv.THRESH_BINARY     # 小于阈值的像素点置0，大于阈值的像素点置maxval； cv.THRESH_BINARY_INV    # 此时小于阈值的像素点置maxval，大于阈值的像素点置0；cv.THRESH_TRUNC            # 此时小于阈值的像素点保持原数值，大于阈值的像素点置阈值； cv.THRESH_TOZERO       # 此时小于阈值的像素点置0，大于阈值的像素点保持原数值； cv.THRESH_TOZERO_INV    # 此时小于阈值的像素点保持原数值，大于阈值的像素点置0。

关于不同的type阈值类型的测试代码：

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('gradient.png',0)
ret,thresh1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)
ret,thresh2 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY_INV)
ret,thresh3 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TRUNC)
ret,thresh4 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO)
ret,thresh5 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV)
titles = ['Original Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]
for i in range(6):plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray',vmin=0,vmax=255)plt.title(titles[i])plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

输出结果是;

参考网址：https://docs.opencv.org/3.4/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html

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