目的：

使用OpenCV 中的函數(shù)cv::threshold實(shí)現(xiàn)閾值操作

理論：

閾值？
1) 最簡(jiǎn)單的分割方法
2) 應(yīng)用實(shí)例：從圖像中分割出我們要分析的對(duì)象區(qū)域。這種分離基于對(duì)象的像素和背景像素之間的強(qiáng)度的變化實(shí)現(xiàn)。
3) 為了區(qū)分我們感興趣的像素（which will eventually be rejected），我們將用每一個(gè)像素的值和threshold比較（依據(jù)要解決的問題確定）。
4) 一旦我們正確的分離出重要的像素，我們可以將這些像素的值設(shè)置成一個(gè)確定的值來確定它們（例如，可以用0表示黑色，255表示白色或任何你需要的值）。

閾值的類型

１）　基于OpenCV中的函數(shù)cv::threshold可以進(jìn)行５中閾值類型。

２）　為了說明閾值操作如何工作, 考慮我們有一個(gè)原圖，圖像像素的灰度值為 src(x,y). 如下圖描繪藍(lán)色的水平線表示閾值 thresh (固定值).

閾值二值化

這個(gè)閾值操作可以表示為:

如果src(x,y)的像素值大于thresh,像素值將被設(shè)置成MaxVal.反之設(shè)置成0.

反向閾值二值化

這個(gè)閾值操作可以表示為:

如果src(x,y)的像素值大于thresh,像素值將被設(shè)置成0.反之設(shè)置成MaxVal.

截?cái)?/span>

這個(gè)閾值操作可以表示為:

圖像最大的像素值為thresh,如果src(x,y)的像素值大于閾值,像素值將會(huì)被截?cái)酁殚撝?/span>.如下圖所示:

低于閾值零化

這個(gè)閾值操作可以表示為:

如果src(x,y)的像素值低于thresh,像素的值將會(huì)被設(shè)置成0.

反向低于閾值零化

這個(gè)閾值操作可以表示為:

如果src(x,y)的像素值大于thresh,像素的值會(huì)設(shè)置成0.

/** * @file Threshold.cpp * @brief Sample code that shows how to use the diverse threshold options offered by OpenCV * @author OpenCV team */#include "opencv2/imgproc.hpp" #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp"using namespace cv;/// Global variablesint threshold_value = 0; int threshold_type = 3; int const max_value = 255; int const max_type = 4; int const max_BINARY_value = 255;Mat src, src_gray, dst; const char* window_name = "Threshold Demo";const char* trackbar_type = "Type: \n 0: Binary \n 1: Binary Inverted \n 2: Truncate \n 3: To Zero \n 4: To Zero Inverted"; const char* trackbar_value = "Value";/// Function headers void Threshold_Demo( int, void* );/** * @function main */ int main( int, char** argv ) {//! [load]src = imread( argv[1], IMREAD_COLOR ); // Load an imageif( src.empty() ) return -1;cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); // Convert the image to Gray//! [load]//! [window]namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window to display results//! [window]//! [trackbar]createTrackbar( trackbar_type,window_name, &threshold_type,max_type, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose type of ThresholdcreateTrackbar( trackbar_value,window_name, &threshold_value,max_value, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose Threshold value//! [trackbar]Threshold_Demo( 0, 0 ); // Call the function to initialize/// Wait until user finishes programfor(;;){int c;c = waitKey( 20 );if( (char)c == 27 ) break;}}//![Threshold_Demo] /** * @function Threshold_Demo */ void Threshold_Demo( int, void* ) {/* 0: Binary1: Binary Inverted2: Threshold Truncated3: Threshold to Zero4: Threshold to Zero Inverted*/threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );imshow( window_name, dst ); } //![Threshold_Demo]

結(jié)果

１）原圖

2）對(duì)原圖像使用反向閾值二值化。圖像中doggie的舌頭和眼睛比較亮，像素值大于閾值所以顯示成黑色。sh

３）使用低于閾值零化操作。低于閾值的像素將會(huì)變成全黑，大于閾值的像素不變。如下圖所示:

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV基本的阈值操作的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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