opencv学习笔记--基本阈值操作
2017-07-09 20:09
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声明:虽然肯定没人看,但是我要说明,里面的内容都是我从官方文档上抄的,仅作为个人复习之用,并非原创。
阈值:
最简单的图像分割的方法。
应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体)。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割。
为了从一副图像中提取出我们需要的部分,应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较,并作出相应的判断。(注意:阈值的选取依赖于具体的问题。即:物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。
一旦找到了需要分割的物体的像素点,我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。(例如:可以将该物体的像素点的灰度值设定为:‘0’(黑色),其他的像素点的灰度值为:‘255’(白色);当然像素点的灰度值可以任意,但最好设定的两种颜色对比度较强,方便观察结果)
阈值类型:
二进制阈值化:
该阈值化类型如下式所示:
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/math/78fda905d5dd8210a01906247514a67d8763407c.png)
解释:在运用该阈值类型的时候,先要选定一个特定的阈值量,比如:125,这样,新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255),灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/Threshold_Tutorial_Theory_Binary.png)
反二进制阈值化:
该阈值类型如下式所示:
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/math/86b664329c208ff89854226e992d9e9f3f6a0697.png)
解释:该阈值化与二进制阈值化相似,先选定一个特定的灰度值作为阈值,不过最后的设定值相反。(在8位灰度图中,例如大于阈值的设定为0,而小于该阈值的设定为255)。
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/Threshold_Tutorial_Theory_Binary_Inverted.png)
截断阈值化:
该阈值化类型如下式所示:
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/math/0f3cd4f2207fe9992e698c2699d7953453934874.png)
解释:同样首先需要选定一个阈值,图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值,小于该阈值的保持不变。(例如:阈值选取为125,那小于125的阈值不改变,大于125的灰度值(230)的像素点就设定为该阈值)。
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/Threshold_Tutorial_Theory_Truncate.png)
阈值化为0:
该阈值类型如下式所示:
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/math/71183c69df0d555b0498c6d42e846f438e47b179.png)
解释:先选定一个阈值,然后对图像做如下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值全部变为0。
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/Threshold_Tutorial_Theory_Zero.png)
反阈值化为0:
该阈值类型如下式所示:
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/math/2c112979b15dafc432c64bd20405ae2b3e64f149.png)
解释:原理类似于0阈值,但是在对图像做处理的时候相反,即:像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变,而大于该阈值的部分,其灰度值全部变为0。
![](http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/_images/Threshold_Tutorial_Theory_Zero_Inverted.png)
相应函数:
CV_EXPORTS_W double threshold( InputArray src, OutputArray dst,
double thresh, double maxval, int type );
src:输入的灰度图像的地址
dst:输出图像的地址
thresh:进行阈值操作时阈值的大小
maxval: 设定的最大灰度值(该参数运用在二进制与反二进制阈值操作中)。
type: 阈值的类型。从上面提到的5种中选择出的结果。
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