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一、前言
继续填坑。
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二、阈值操作
1、啥是阈值
首先先说一下啥是阈。阈的意思是界限，那阈值就是界限值。怎么理解这个呢。
我们考虑成绩，100分满分，60分及格。60分就是一个阈值，如果大于等于这个阈值，那就是属于及格，如果小于这个阈值，就是不及格。
通过上面这种分类，我们将所有的成绩分成两个类别，分类的标准，也就是界限，就是阈值。
2、阈值有哪些
在opencv中，常用的阈值有如下几个：
（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)
名字都挺高大上，但是很简单，我们一个一个来讲解。
为了方便讲解，我们使用如下的一个图像，红色表示图像，黑色是图像的边界，蓝色是阈值
1.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。
如果用公式表示一下，就是如下的公式
对于原图，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，也就是如下图：
2.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。
如果用公式表示一下，就是如下的公式
对于原图，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，也就是如下图：
3.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
对于原图，如果我们进行截断操作，也就是如下图：
4.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。
如果用公式表示一下，就是如下的公式
对于原图，如果我们进行截断操作，也就是如下图：
5.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
对于原图，如果我们进行截断操作，也就是如下图：
总结一下，五个基本阈值操作如下：
3、API与代码实战
1.API
图像的阈值操作API如下：
double threshold(
InputArray src,
OutputArray dst,
double thresh,
double maxval,
int type
);函数参数含义如下：
（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。
2.代码展示
讲完API，我们看一个具体的例子。为了能够看到更好的效果，我们结合一下滑动条trackbar。如果你还不了解trackbar，那可以看这篇博客：
形态学操作应用（trackbar应用）：https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104387257
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("E:/image/girl2.png");
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);
}3.执行结果
大家也可以自己尝试一下呀，一定要多做练习！
大家也可以尝试先将图像二值化，然后再进行阈值操作。
