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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】158. 阈值处理之固定阈值法
3.1 阈值处理基础
阈值就是临界值。图像阈值处理简单、直观，计算速度快，是图像处理的基础操作，在图像分割中处于核心地位。
根据灰度值和灰度值的限制将图像划分为多个区域，或提取图像中的目标物体，是最基本的阈值处理方法。
例如，图像由暗色背景上的亮目标组成，目标像素和背景像素的灰度值组合构成两种主要模式，可以通过设定适当的阈值 T，将图像的像素划分为两类：灰度值大于 T 的像素集是目标，小于 T 的像素集是背景。
如果图像的直方图存在明显边界，容易找到图像的分割阈值；但如果图像直方图分界不明显，则很难找到合适的阈值，甚至可能无法找到固定的阈值有效地分割图像。
当 T 是应用于整幅图像的常数，称为全局阈值处理；当 T 对于整幅图像发生变化时，称为可变阈值处理。有时，对应于图像中任一点的 T 值取决于该点的邻域的限制，称为局部阈值处理。
当图像中存在高斯噪声时，通常难以通过全局阈值将图像的边界完全分开。如果图像的边界是在局部对比下出现的，不同位置的阈值也不同，使用全局阈值的效果将会很差。
OpenCV 提供了函数 cv.threshold 可以对图像进行阈值处理。
函数说明：
cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst
函数 threshold() 可以将灰度图像转换为二值图像，图像完全由像素 0 和 255 构成，呈现出只有黑白两色的视觉效果。
灰度阈值化通过选取的灰度阈值 thresh，将每个像素的灰度值与阈值进行比较，将灰度大于阈值的像素点置为最大灰度，小于阈值的像素点置为最小灰度，得到二值图像，可以突出图像轮廓，把目标从背景中分割出来。
参数说明：
- scr：变换操作的输入图像，nparray 二维数组，必须是单通道灰度图像！
- thresh：阈值，取值范围 0~255
- maxval：填充色，取值范围 0～255，一般取 255
- type：变换类型
- cv2.THRESH_BINARY：大于阈值时置 255，否则置 0
- cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值时置 0，否则置 255
- cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值时置为阈值 thresh，否则不变（保持原色）
- cv2.THRESH_TOZERO：大于阈值时不变（保持原色），否则置 0
- cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于阈值时置 0，否则不变（保持原色）
- cv2.THRESH_OTSU：使用 OTSU 算法选择阈值
- 返回值 retval：返回二值化的阈值
- 返回值 dst：返回阈值变换的输出图像
注意：
-
- 函数 cv2.threshold 进行固定阈值的二值化处理；函数 cv2.adaptiveThreshold 为自适应阈值的二值化处理函数，可以通过比较像素点与周围像素点的关系动态调整阈值。
-
- 确切地说，只有 type 为 cv2.THRESH_BINARY 或 cv2.THRESH_BINARY_INV 时输出为二值图像，其它变换类型时进行阈值处理但并不是二值处理。
例程 11.15：图像阈值处理之固定阈值法
# 11.15 图像阈值处理之固定阈值法
# 生成灰度图像
hImg, wImg = 512, 512
img = np.zeros((hImg, wImg), np.uint8) # # 创建黑色图像 RGB=0
cv2.rectangle(img, (60,60), (450,320), (127,127,127), -1) # -1 表示矩形填充
cv2.circle(img, (256, 256), 120, (205,205,205), -1) # -1 表示圆形填充
# 添加高斯噪声
mu, sigma = 0.0, 25.0
noiseGause = np.random.normal(mu, sigma, img.shape)
imgNoise = img + noiseGause
imgNoise = np.uint8(cv2.normalize(imgNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255]
# 阈值处理
ret, imgBin1 = cv2.threshold(img, 63, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 阈值分割, thresh=63
ret, imgBin2 = cv2.threshold(img, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 阈值分割, thresh=125
ret, imgBin3 = cv2.threshold(img, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 阈值分割, thresh=175
plt.figure(figsize=(10, 7))
plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("original"), plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(232), plt.axis('off'), plt.title("original with noise"), plt.imshow(imgNoise, 'gray')
plt.subplot(233, yticks=[]), plt.title("Gray Hist") # 直方图
histNP, bins = np.histogram(imgNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)
plt.bar(bins[:-1], histNP[:])
plt.subplot(234), plt.title("threshold=63"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBin1,'gray')
plt.subplot(235), plt.title("threshold=125"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBin2,'gray')
plt.subplot(236), plt.title("threshold=175"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBin3,'gray')
plt.tight_layout()
plt.show()
（本节完）
版权声明：
youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/124181317)
Copyright 2022 youcans, XUPT
Crated：2022-4-15
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