OpenCV基本的阈值操作
来源:互联网 发布:小米电商平台知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 23:51
目的:
使用OpenCV 中的函数cv::threshold实现阈值操作
理论:
阈值?
1) 最简单的分割方法
2) 应用实例:从图像中分割出我们要分析的对象区域。这种分离基于对象的像素和背景像素之间的强度的变化实现。
3) 为了区分我们感兴趣的像素(which will eventually be rejected),我们将用每一个像素的值和threshold比较(依据要解决的问题确定)。
4) 一旦我们正确的分离出重要的像素,我们可以将这些像素的值设置成一个确定的值来确定它们(例如,可以用0表示黑色,255表示白色或任何你需要的值)。
阈值的类型
1) 基于OpenCV中的函数cv::threshold可以进行5中阈值类型。
2) 为了说明阈值操作如何工作, 考虑我们有一个原图,图像像素的灰度值为
阈值二值化
这个阈值操作可以表示为:
如果src(x,y)的像素值大于thresh,像素值将被设置成MaxVal.反之设置成0.
反向阈值二值化
这个阈值操作可以表示为:
如果src(x,y)的像素值大于thresh,像素值将被设置成0.反之设置成MaxVal.
截断
这个阈值操作可以表示为:
图像最大的像素值为thresh,如果src(x,y)的像素值大于阈值,像素值将会被截断为阈值.如下图所示:
低于阈值零化
这个阈值操作可以表示为:
如果src(x,y)的像素值低于thresh,像素的值将会被设置成0.
反向低于阈值零化
这个阈值操作可以表示为:
如果src(x,y)的像素值大于thresh,像素的值会设置成0.
/*** @file Threshold.cpp* @brief Sample code that shows how to use the diverse threshold options offered by OpenCV* @author OpenCV team*/#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/imgcodecs.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"using namespace cv;/// Global variablesint threshold_value = 0;int threshold_type = 3;int const max_value = 255;int const max_type = 4;int const max_BINARY_value = 255;Mat src, src_gray, dst;const char* window_name = "Threshold Demo";const char* trackbar_type = "Type: \n 0: Binary \n 1: Binary Inverted \n 2: Truncate \n 3: To Zero \n 4: To Zero Inverted";const char* trackbar_value = "Value";/// Function headersvoid Threshold_Demo( int, void* );/*** @function main*/int main( int, char** argv ){ //! [load] src = imread( argv[1], IMREAD_COLOR ); // Load an image if( src.empty() ) return -1; cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); // Convert the image to Gray //! [load] //! [window] namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window to display results //! [window] //! [trackbar] createTrackbar( trackbar_type, window_name, &threshold_type, max_type, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose type of Threshold createTrackbar( trackbar_value, window_name, &threshold_value, max_value, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose Threshold value //! [trackbar] Threshold_Demo( 0, 0 ); // Call the function to initialize /// Wait until user finishes program for(;;) { int c; c = waitKey( 20 ); if( (char)c == 27 ) break; }}//![Threshold_Demo]/*** @function Threshold_Demo*/void Threshold_Demo( int, void* ){ /* 0: Binary 1: Binary Inverted 2: Threshold Truncated 3: Threshold to Zero 4: Threshold to Zero Inverted */ threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type ); imshow( window_name, dst );}//![Threshold_Demo]
结果
1)原图
2)对原图像使用反向阈值二值化。图像中doggie的舌头和眼睛比较亮,像素值大于阈值所以显示成黑色。
3)使用低于阈值零化操作。低于阈值的像素将会变成全黑,大于阈值的像素不变。如下图所示:
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