二值化處理對(duì)于圖像處理的重要意義就不多說(shuō)了。

OpenCV提供了函數(shù)threshold()用于對(duì)圖像作二值化處理。

其原型如下：

C++原型：

double cv::threshold( InputArray src,OutputArray dst,double thresh,double maxval,int type )

Python原型如下：

retval, dst = cv.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

參數(shù)意義如下：
src—輸入圖像，可以是多通道，8位或32位符點(diǎn)型數(shù)據(jù)類(lèi)型的圖像，但是當(dāng)type選擇THRESH_OTSU或THRESH_TRIANGLE時(shí)，圖像只能8位的單通道圖像。
dst—經(jīng)過(guò)二值化處理的輸出圖像。
thresh—進(jìn)行二值化處理的閾值。當(dāng)type選擇THRESH_OTSU或THRESH_TRIANGLE時(shí)，這個(gè)值被忽略，此時(shí)函數(shù)用通過(guò)OTSU法或TRIANGLE法計(jì)算出的閾值進(jìn)行二值化操作。
maxval—二值化處理后的maxval值，詳情見(jiàn)參數(shù)type的枚舉值及其意義。當(dāng)type選擇THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV時(shí)會(huì)用到它。
type—這個(gè)參數(shù)的可選枚舉值及意義如下：

相比于C++的原型，在Python的原型中，返回參數(shù)有兩個(gè)，第一個(gè)返回參數(shù)retval代表函數(shù)threshold()在進(jìn)行二值化處理時(shí)使用的閾值的數(shù)值，這一點(diǎn)挺好，特別是對(duì)于type選擇THRESH_OTSU或THRESH_TRIANGLE時(shí)，我們可以知道究竟用的閾值是多少。這個(gè)情況我曾經(jīng)還寫(xiě)過(guò)博文，鏈接：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125188532

明白了各參數(shù)的意義和可取值后，應(yīng)該就基本了解了這個(gè)函數(shù)的使用，接下只需要再看幾個(gè)示例就能掌握了。

示例請(qǐng)各位移步博文 https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125592598 查看。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV的二值化处理函数threshold()详解的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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