OpenCV3（滤波篇）---threshold阈值化

threshold在图像滤波中经常用到，把像素中高于或者低于某一值得像素置零，同时其他的像素保持不变。

函数原型

CV_EXPORTS_W double threshold( InputArray src, 
							   OutputArray dst,
                               double thresh, 
                               double maxval, 
                               int type );

src：输入矩阵(多通道、8位或32位浮点)。
dst：输出与src相同大小和类型以及相同数量的通道的数组。
thresh：阈值。
maxval：与THRESH_BINARY和THRESH_BINARY_INV阈值设定一起使用的最大值
类型。
type ：阈值类型（见下方）

type阈值类型表

枚举	值	描述
THRESH_BINARY	0	dst = src> thresh?maxval:0
THRESH_BINARY_INV	1	dst = src> thresh?0:maxval
THRESH_TRUNC	2	dst = src> thresh?thresh:src
THRESH_TOZERO	3	dst = src> thresh?src:0
THRESH_TOZERO_INV	4	dst = src> thresh?0:src
THRESH_MASK	7	无
THRESH_OTSU	8	采用Otsu算法选择最优阈值(不支持32位的)
THRESH_TRIANGLE	16	采用三角形算法选择最优阈值(不支持32位的)

下面将使用3个例子使用
例1：使用cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn = 0 )
效果：

代码：

void example1()
{
    
    
    cv::Mat str1 = cv::imread("C:\\Users\\chuan\\Desktop\\picture\\test.jpg"), str2;
	cv::namedWindow("test",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	int thresh = 0, maxval = 0, type_tmp = 0, type = 0;
	cv::createTrackbar("thresh", "test", &thresh, 255);
	cv::createTrackbar("maxval", "test", &maxval, 255);
	cv::createTrackbar("type", "test", &type_tmp, 6);
	for(;;)
	{
    
    
		cv::cvtColor(str1, str2, CV_BGR2GRAY);
		if(type_tmp == 5)
		    type = 8;
		else if(type_tmp == 6)
		    type = 16;
		else
		    type = type_tmp;
		cv::threshold(str2, str2, thresh, maxval, type);
		cv::imshow("test", str2);
	    if(cv::waitKey(100) == 27)
	        break;
	}
}

例子2：将图像的3个通道的值相加，并把值控制在100以内。
效果：

代码：

void example2()
{
    
    
    cv::Mat str1 = cv::imread("C:\\Users\\chuan\\Desktop\\picture\\test.jpg"), str2;
	cv::namedWindow("test",cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	std::vector<cv::Mat> planes;
	cv::split(str1, planes);
	cv::Mat b = planes[0], g = planes[1], r = planes[2];
	cv::Mat s = cv::Mat::zeros(b.size(), CV_32F);
	cv::addWeighted(r, 1./3., g, 1./3., 0.0, s);
	cv::addWeighted(s, 1, b, 1./3, 0.0, s);
	
	int thresh = 0,maxval = 0, type = 0;
	cv::createTrackbar("thresh", "test", &thresh, 255);
	cv::createTrackbar("maxval", "test", &maxval, 255);
	cv::createTrackbar("type", "test", &type , 4);
	for(;;)
	{
    
    
		cv::threshold(s, str2, thresh, maxval, type);
	    cv::imshow("test", str2);
	    if(cv::waitKey(100)==27)
	        break;
	}
}

例子3：利用cv::accumulate()将8位整型的图像累加到一幅浮点型的图像中。

效果：

代码：

void example3()
{
    
    
    cv::Mat str1 = cv::imread("C:\\Users\\chuan\\Desktop\\picture\\test.jpg"), str2;
	cv::namedWindow("test", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
	std::vector<cv::Mat> planes;
	cv::split(str1, planes);
	cv::Mat b = planes[0], g = planes[1], r = planes[2];
	cv::Mat s = cv::Mat::zeros(b.size(), CV_32F), tmp;
	cv::accumulate(b, s);
	cv::accumulate(g, s);
	cv::accumulate(r, s);
	
	int thresh = 0, maxval = 0, type = 0;
	cv::createTrackbar("thresh", "test", &thresh, 255);
	cv::createTrackbar("maxval", "test", &maxval, 255);
	cv::createTrackbar("type", "test", &type, 4);
	
	for(;;)
	{
    
    
		cv::threshold(s, str2, thresh, maxval, type);
		str2.convertTo(tmp, CV_8U);
	    cv::imshow("test", tmp);
	    if(cv::waitKey(100) == 27)
	        break;
	}
}