图像处理19：简单阈值

这种方法非常简单。但像素值高于阈值时，给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。 这个函数就是cv2.threshhold()。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阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。OpenCV 提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这些方法包括：

• cv2.THRESH_BINARY 

• cv2.THRESH_BINARY_INV

• cv2.THRESH_TRUNC 

• cv2.THRESH_TOZERO 

• cv2.THRESH_TOZERO_INV

#coding:utf-8import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('F:/black.png',0)ret, thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)ret, thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)ret, thresh3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)ret, thresh4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)ret, thresh5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)titles = ['Original Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV']images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]for i in xrange(6):    plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')    plt.title(titles[i])    plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.show()

结果图：

注意：为了同时在一个窗口中显示多个图像，我们使用函数 plt.subplot()。你 可以通过查看 Matplotlib 的文档获得更多详细信息。2表示两行，3表示3列，i+1表示第几个。三个数字可以写成2，3，1，也可以写成231