图像阈值( threshold )
●阈值是什么 ?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 )

阈值类型--阈值二值化（threshold binary）

阈值类型- -阈值反二值化(threshold binary Inverted)

左下方的图表示图像像素点Src(x,x)值分布情况，蓝色水平线表示阈值

 阈值类型- -截断(truncate)

左下方的图表示图像像素点Src(x,x)值分布情况,蓝色水平线表示阈值

 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

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

 THRESH_OTSU，THRESH_TRIANGLE可以自动生成阈值，不需要手动输入。

 

 代码实现：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace cv;
Mat src, gray_src, dst;
int threshold_val = 127;
int threshold_max = 255;
int type_value = 2;
int type_max = 4;
const char* output_title = "binary image";
void Threshold_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
	src = imread("C:/Users/ThinkPad/Desktop/1.jpg");
	if (!src.data) {
		printf("could not find");
		return -1;
	}
	namedWindow("demo", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(output_title, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("demo", src);
	//转换为灰度图
	createTrackbar("Threshold Value", output_title, &threshold_val, threshold_max, Threshold_Demo);
	
	//使用trackbar进行改变阈值的方式
	createTrackbar("type Value", output_title, &type_value, type_max, Threshold_Demo);
	Threshold_Demo(0, 0);
	waitKey(0);
	return 0;
}
void Threshold_Demo(int, void*) {
	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
	//修改threhold中的最后一个参数进行阈值变化。这里的type_val代表的就是阈值类型。
	threshold(gray_src, dst, threshold_val, threshold_max, type_value);
	imshow(output_title, dst);
}

 效果图：

 

 等选用不同的type value，使用不同的阈值分割方式。