opencv学习（十六）：图像的二值化

图像二值化介绍：https://blog.csdn.net/qq_30490125/article/details/80458500

                                https://blog.csdn.net/what_lei/article/details/49159655

图像二值化：基于图像的直方图来实现的，0白色 1黑色

相关函数说明

函数threshold()的参数说明：

    cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)#大律法,全局自适应阈值 参数0可改为任意数字但不起作用
    cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)#TRIANGLE法,，全局自适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作用，适用于单个波峰
    cv.THRESH_BINARY)# 自定义阈值为150,大于150的是白色 小于的是黑色
    cv.THRESH_BINARY_INV)# 自定义阈值为150,大于150的是黑色 小于的是白色
    cv.THRESH_TRUNC)# 截断 大于150的是改为150  小于150的保留

    cv.THRESH_TOZERO)# 截断 小于150的是改为150  大于150的保留

实例演示

代码如下：

# 导入cv模块
#-*-coding:utf-8-*-
import cv2 as cv
import numpy as np

# 全局阈值
def threshold_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGRA2GRAY)
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
    print("threshold value %s" % ret)
    cv.imshow("threshold_demo", binary)

# 局部阈值
def local_threshold_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGRA2GRAY)
    binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 25, 10)
    cv.imshow("local_threshold_demo", binary)

# 自定义
def custom_threshold_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    h, w = gray.shape[:2]
    m = np.reshape(gray, [1, w * h])  # 化为一维数组
    mean = m.sum() / (w * h)
    print("mean: ", mean)
    ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY)
    cv.imshow("custom_threshold_demo", binary)

print("------------Hi,Python!-------------")
# 读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
src = cv.imread("F:/Projects/images/test.png")
# 创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)  # 显示原图
threshold_demo(src)
local_threshold_demo(src)
custom_threshold_demo(src)
cv.waitKey(0)
# 释放窗口
cv.destroyAllWindows()

运行效果：