opencv-阈值处理



从原理:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/threshold/threshold.html

目标:

本节简单介绍:

  • 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?

  • 最简单的图像切割的方法。

  • 应用举例:从一副图像中利用阈值切割出我们须要的物体部分(当然这里的物体能够是一部分或者总体)。这种图像切割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异。并且此切割属于像素级的切割。

  • 为了从一副图像中提取出我们须要的部分,应该用图像中的每个像素点的灰度值与选取的阈值进行比較,并作出对应的推断。

    (注意:阈值的选取依赖于详细的问题。即:物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。

  • 一旦找到了须要切割的物体的像素点,我们能够对这些像素点设定一些特定的值来表示。(比如:能够将该物体的像素点的灰度值设定为:‘0’(黑色),其它的像素点的灰度值为:‘255’(白色);当然像素点的灰度值能够随意,但最好设定的两种颜色对照度较强,方便观察结果)。

    opencv-阈值处理

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详细介绍。

  • 为了解释阈值切割的过程。我们来看一个简单有关像素灰度的图片。该图例如以下。该图中的蓝色水平线代表着详细的一个阈值。

    opencv-阈值处理

阈值类型1:二进制阈值化

  • 该阈值化类型例如以下式所看到的:

    opencv-阈值处理

  • 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。比方:125。这样,新的阈值产生规则能够解释为大于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。

    opencv-阈值处理

  • opencv-阈值处理

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阈值类型2:反二进制阈值化

  • 该阈值类型例如以下式所看到的:

    opencv-阈值处理

  • 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,只是最后的设定值相反。

    (在8位灰度图中,比如大于阈值的设定为0。而小于该阈值的设定为255)。

    opencv-阈值处理

  • opencv-阈值处理

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阈值类型3:截断阈值化

  • 该阈值化类型例如以下式所看到的:

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  • 解释:相同首先须要选定一个阈值,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。

    (比如: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)。

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阈值类型4:阈值化为0

  • 该阈值类型例如以下式所看到的:

    opencv-阈值处理

  • 解释:先选定一个阈值,然后对图像做例如以下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行不论什么改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值所有变为0。

    opencv-阈值处理

  • opencv-阈值处理

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阈值类型5:反阈值化为0

  • 该阈值类型例如以下式所看到的:

    opencv-阈值处理

  • 解释:原理类似于0阈值,可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不论什么改变,而大于该阈值的部分。其灰度值所有变为0。

    opencv-阈值处理

  • opencv-阈值处理

部分代码:

// 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:

threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );
  • 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(该參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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