图像阈值（threshold）
阈的意思是界限，那阈值就是界限值。
比如
- 一堆苹果，直径大于7厘米算合格，小于7厘米不合格
- 考试成绩，分数大于60算及格，分数小于60不及格
通过上面这种分类，我们将所有的变量分成两个类别，分类的标准，也就是界限，就是阈值。
阈值有哪些
（1）阈值二值化(threshold binary)。
（2）阈值反二值化(threshold binary Inverted)
（3）截断 (truncate)
（4）阈值取零 (threshold to zero)
（5）阈值反取零 (threshold to zero inverted)
阈值二值化
阈值二值化就是通过阈值将所有的情况分成两种情况
1.大于阈值，取最大值。
2.小于等于阈值取0。
对于左图，如果我们进行二值化操作，那么蓝色的线以上的，都变成最大值，蓝色的线以下的线都变成0，也就是右图
阈值反二值化
阈值反二值化也是通过阈值将所有的情况分成两种情况，但是和二值化相反：
1.大于阈值，取0。
2.小于等于阈值取最大值。
对于左图，如果我们进行反二值化操作，那么蓝色的线以下的，都变成最大值，蓝色的线以上的线都变成0，也就是如右图
截断
截断从字面意思去理解也是比较简单的，大家可以想一下园丁在修建花草，为了美观，会把所有的树剪成一样高的，也就是会把大于阈值的去掉：
1.大于阈值的，取阈值。
2.小于等于阈值取原值。
如果用公式表示一下，就是如下的公式
对于左图，如果我们进行截断操作，也就是如右图
阈值取零
阈值取零相当于设限，大家考虑比赛，如果比赛晋级，那成绩有效，继续比赛，如果成绩没有达标，那就算输，成绩归零，也就是会把小于阈值的归零
1.大于阈值的，取原值。
2.小于等于阈值取0。
对于左图，我们阈值取零后，得到右图
阈值反取零
阈值反取零和阈值取零相反，也就是会把大于阈值的取零：
1.大于阈值的，取0。
2.小于等于阈值取原值。
如果用公式表示一下，就是如下的公式
对于左图，阈值反取零，阈值以上置0，如右图
总结
如何找到阈值，opencv提供了两种方法
- THERSH_OTSU 和 THERSH_OTSU
API
double threshold(
InputArray src,
OutputArray dst,
double thresh,
double maxval,
int type
);
（1）InputArray类型的src ，输入图像，多通道、8位或32位浮点。
（2）OutputArray类型的dst ，输出图像，图像的大小、类型、通道数和输入图像相同。
（3）double类型的thresh，阈值。
（4）double类型的maxval，使用THRESH_BINARY 和THRESH_BINARY_INV阈值类型时候的最大值。
（5）int类型的type，阈值类型，取值参见：cv::ThresholdTypes。
代码展示
结合滑动条进行代码编写
我们通过调整trackbar来控制阈值，并实现阈值类型的来回切换
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
//全局变量
Mat src, dst;
int thresholdValue = 127;
int thresholdMax = 255;
int typeValue = 2;
int typeMax = 4;
const char* output_title = "binary img";//窗口名称“二值化图像”
void Threshold_Demo(int, void*);//二值化演示函数
//主函数入口
int main()
{
src = imread("C:/Users/86176/Pictures/pics/lena(1).tiff");
if (!src.data)
{
cout << "could not load image..." << endl;
return -1;
}
imshow("show image", src);
namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
createTrackbar("Threshold Value", output_title, &thresholdValue, thresholdMax, Threshold_Demo);//动态调整
createTrackbar("Type Value", output_title, &typeValue, typeMax, Threshold_Demo);
Threshold_Demo(0, 0);
imshow(output_title, dst);
waitKey(0);
return 0;
}
void Threshold_Demo(int, void*)
{
threshold(src, dst, thresholdValue, thresholdMax, typeValue);
imshow(output_title, dst);
}
效果
opencv基本阈值操作
总结
thresholdType = 0
阈值二值化
- 阈值设为0，所偶象素都大于0，都取最大值255，为白色
- 阈值设为255，所有像素都小于255，都取0，为黑色
thresholdType = 1
阈值反二值化
- 阈值设为0，所偶象素都大于0，都取最小值0，为黑色
- 阈值设为255，所有像素都小于255，都取最大值255，为白色
thresholdType = 2
截断
- 阈值设为0，所偶象素都大于0，都取阈值0，为黑色
- 阈值设为255，所有像素都小于等于255，都取自己原值，图像不变
thresholdType = 3
阈值取0
- 阈值设为0，所偶象素都大于0，都取原值，图像不变
- 阈值设为255，所有像素都小于等于255，都取0，图像为黑色
thresholdType = 4
阈值反取0
- 阈值设为0，所偶象素都大于0，都取0，图像为黑色
- 阈值设为255，所有像素都小于等于255，都取原值，图像不变
基本阈值操作可以用于图片去水印