opencv-阈值化处理
来源:互联网 发布:减肥前后对比知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 12:25
原理摘自:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/threshold/threshold.html
目标:
本节简介:
- OpenCV中的阈值(threshold)函数: threshold 的运用。
基本理论:
- 注意:
- 本节的解释出自Bradski与Kaehler的书籍 Learning OpenCV 。
什么是阈值?
最简单的图像分割的方法。
应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体)。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割。
为了从一副图像中提取出我们需要的部分,应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较,并作出相应的判断。(注意:阈值的选取依赖于具体的问题。即:物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。
一旦找到了需要分割的物体的像素点,我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。(例如:可以将该物体的像素点的灰度值设定为:‘0’(黑色),其他的像素点的灰度值为:‘255’(白色);当然像素点的灰度值可以任意,但最好设定的两种颜色对比度较强,方便观察结果)。
阈值化的类型:
OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: threshold 。
这个函数有5种阈值化类型,在接下来的章节中将会具体介绍。
为了解释阈值分割的过程,我们来看一个简单有关像素灰度的图片,该图如下。该图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。
阈值类型1:二进制阈值化
该阈值化类型如下式所示:
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。
阈值类型2:反二进制阈值化
该阈值类型如下式所示:
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)。
阈值类型3:截断阈值化
该阈值化类型如下式所示:
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。(例如:阈值选取为125,那小于125的阈值不改变,大于125的灰度值(230)的像素点就设定为该阈值)。
阈值类型4:阈值化为0
该阈值类型如下式所示:
解释:先选定一个阈值,然后对图像做如下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值全部变为0。
阈值类型5:反阈值化为0
该阈值类型如下式所示:
解释:原理类似于0阈值,但是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,其灰度值全部变为0。
// ConsoleApplication3_6_23.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;Mat src,gray,dst;int thr_value = 0;int thr_type = 0;const int max_type = 4;const int max_value = 255;const int max_binary_value = 255;char *windowName = "Demo";void Image_thred(int,void*);int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){src = imread("test.png");if(!src.data)return -1;cvtColor(src,gray,CV_RGB2GRAY);namedWindow("灰度图",CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("灰度图",gray);namedWindow(windowName,CV_WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("Type: \n 0: Binary \n 1: Binary Inverted \n 2: Truncate \n 3: To Zero \n 4: To Zero Inverted",windowName,&thr_type,max_type,Image_thred);createTrackbar("Value",windowName,&thr_value,max_value,Image_thred);Image_thred(0,0);waitKey(0);return 0;}void Image_thred(int,void*){ /* 0: 二进制阈值 1: 反二进制阈值 2: 截断阈值 3: 0阈值 4: 反0阈值 */threshold(gray,dst,thr_value,max_binary_value,thr_type);imshow(windowName,dst);}关键函数解释:
- src_gray: 输入的灰度图像的地址。
- dst: 输出图像的地址。
- threshold_value: 进行阈值操作时阈值的大小。
- max_BINARY_value: 设定的最大灰度值(该参数运用在二进制与反二进制阈值操作中)。
- threshold_type: 阈值的类型。从上面提到的5种中选择出的结果。
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