opencv —— threshold、adaptiveThreshold 固定阈值 & 自适应阈值 进行图像二值化处理

阈值化

在对图像进行处理操作的过程中，我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策，直接剔除一些低于或高于一定值的像素。

阈值分割可以视为最简单的图像分割方法。比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异，可以利用阈值分割出我们需要的物体。这种分割是像素级的分割，为了从一幅图像中提取我们需要的部分，应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较，并作出取舍判断。

注意，阈值的选取依赖于具体问题，物体在不同的图片中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，可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。例如可以将物体的像素点的灰度值设定为”0“（黑色），其他像素点的灰度值设为”255“（白色）。

OpenCV 中 threshold() 函数（固定阈值操作）和 adaptiveThreshold() 函数（自适应阈值操作）可以满足这样的需求。它们的基本思想是：给定一个数组和一个阈值，根据数组中的每个元素的值是高于还是低于阈值而进行一些操作。

固定阈值操作：threshold 函数

threshold() 函数是对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像（compare 函数也可以达到此目的），或者去除噪声，过滤掉像素值很小或很大的图像点。

double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type);

• src，输入数组，填单通道、8 或 32 位浮点类型的 Mat 类型对象即可。
• dst，输出数组，和第一个参数中的 Mat 变量有一样的尺寸和类型。
• thresh，阈值的具体值。
• maxval，输出像素值的上限，仅当第五个参数阈值类型 type 取 THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV 时会用到。
• type，阈值类型。

折线为将被阈值化的值，虚线为阈值

THRESH_BINARY：大于阈值的部分被置为 maxval，小于部分被置为 0

THRESH_BINARY_INV：大于阈值部分被置为 0，小于部分被置为 maxval

THRESH_TRUNC：大于阈值部分被置为 thresh，小于部分保持原样

THRESH_TOZERO：小于阈值部分被置为 0，大于部分保持不变

THRESH_TOZERO_INV：大于阈值部分被置为 0，小于部分保持不变

THRESH_BINARY|THRESH_OTSU：使用最大类间差分法（THRESH_OTSU）获取阈值，然后再用该阈值进行二分，二分方法是上面 5 种选择。
THRESH_BINARY|THRESH_TRIANGLE：使用三角法获取阈值，然后再用该阈值进行二分，二分方法是上面 5 种选择。

• 返回值为 thresh

自适应阈值操作：adaptiveThreshold 函数

前面看到简单阈值是一种全局性的阈值，只需要规定一个阈值的值，整个图像都和这个阈值比较。而自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值（或者其他特征）的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白（如果是二值情况）。

double adaptiveThreshold (InputArray src, OutputArray dst, double maxVal, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C);

• src，输入数组，Mat 类的对象即可，但需要为 8 位单通道浮点型图像。
• dst，输出数组，和第一个参数中的 Mat 变量有一样的尺寸和类型。
• maxVal，输出像素值的上限。
• adaptiveMethod，用于指定要使用的自适应阈值算法。阈值有两种取值：

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口。

• thresholdType，阈值类型。取值必须为 THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV。
• blockSize，用于计算阈值大小的一个像素的邻域尺寸，取值为 3、5、7。
• C，阈值 = 平均或加权平均值 - C。为0相当于阈值 就是求得领域内均值或者加权值。

代码示例：

#include <opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
    Mat src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/证件照/7.jpg", );
    imshow("src", src);

    Mat dst;
    threshold(src, dst, , , THRESH_BINARY);
    imshow("binary img", dst);

    adaptiveThreshold(src, dst, , ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, , );
    imshow("adaptive binary img", dst);

    waitKey();
}

效果展示：

借鉴博客：https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/82015545

https://www.cnblogs.com/yinliang-liang/p/9293310.html

------------恢复内容开始------------

阈值化

在对图像进行处理操作的过程中，我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策，直接剔除一些低于或高于一定值的像素。

阈值分割可以视为最简单的图像分割方法。比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异，可以利用阈值分割出我们需要的物体。这种分割是像素级的分割，为了从一幅图像中提取我们需要的部分，应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较，并作出取舍判断。

注意，阈值的选取依赖于具体问题，物体在不同的图片中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，可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。例如可以将物体的像素点的灰度值设定为”0“（黑色），其他像素点的灰度值设为”255“（白色）。

OpenCV 中 threshold() 函数（固定阈值操作）和 adaptiveThreshold() 函数（自适应阈值操作）可以满足这样的需求。它们的基本思想是：给定一个数组和一个阈值，根据数组中的每个元素的值是高于还是低于阈值而进行一些操作。

固定阈值操作：threshold 函数

threshold() 函数是对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像（compare 函数也可以达到此目的），或者去除噪声，过滤掉像素值很小或很大的图像点。

double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type);

• src，输入数组，填单通道、8 或 32 位浮点类型的 Mat 类型对象即可。
• dst，输出数组，和第一个参数中的 Mat 变量有一样的尺寸和类型。
• thresh，阈值的具体值。
• maxval，输出像素值的上限，仅当第五个参数阈值类型 type 取 THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV 时会用到。
• type，阈值类型。

折线为将被阈值化的值，虚线为阈值

THRESH_BINARY：大于阈值的部分被置为 maxval，小于部分被置为 0

THRESH_BINARY_INV：大于阈值部分被置为 0，小于部分被置为 maxval

THRESH_TRUNC：大于阈值部分被置为 thresh，小于部分保持原样

THRESH_TOZERO：小于阈值部分被置为 0，大于部分保持不变

THRESH_TOZERO_INV：大于阈值部分被置为 0，小于部分保持不变

THRESH_BINARY | THRESH_OTSU：使用最大类间差分法（THRESH_OTSU）获取阈值，然后再用该阈值进行二分，二分方法是 | 左边方法。

THRESH_BINARY_INV | THRESH_TRIANGLE：使用三角法获取阈值，然后再用该阈值进行二分，二分方法是 | 左边方法。

自适应阈值操作：adaptiveThreshold 函数

前面看到简单阈值是一种全局性的阈值，只需要规定一个阈值的值，整个图像都和这个阈值比较。而自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值（或者其他特征）的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白（如果是二值情况）。

double adaptiveThreshold (InputArray src, OutputArray dst, double maxVal, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C);

• src，输入数组，Mat 类的对象即可，但需要为 8 位单通道浮点型图像。
• dst，输出数组，和第一个参数中的 Mat 变量有一样的尺寸和类型。
• maxVal，输出像素值的上限。
• adaptiveMethod，用于指定要使用的自适应阈值算法。阈值有两种取值：

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口。

• thresholdType，阈值类型。取值必须为 THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV。
• blockSize，用于计算阈值大小的一个像素的邻域尺寸，取值为 3、5、7。
• C，阈值 = 平均或加权平均值 - C。为0相当于阈值 就是求得领域内均值或者加权值。

代码示例：

#include <opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
    Mat src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/证件照/7.jpg", );
    imshow("src", src);

    Mat dst;
    threshold(src, dst, , , THRESH_BINARY);
    imshow("binary img", dst);

    adaptiveThreshold(src, dst, , ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, , );
    imshow("adaptive binary img", dst);

    waitKey();
}

效果展示：

借鉴博客：https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/82015545

https://www.cnblogs.com/yinliang-liang/p/9293310.html

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阈值化

在对图像进行处理操作的过程中，我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策，直接剔除一些低于或高于一定值的像素。

阈值分割可以视为最简单的图像分割方法。比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异，可以利用阈值分割出我们需要的物体。这种分割是像素级的分割，为了从一幅图像中提取我们需要的部分，应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较，并作出取舍判断。

注意，阈值的选取依赖于具体问题，物体在不同的图片中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，可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。例如可以将物体的像素点的灰度值设定为”0“（黑色），其他像素点的灰度值设为”255“（白色）。

OpenCV 中 threshold() 函数（固定阈值操作）和 adaptiveThreshold() 函数（自适应阈值操作）可以满足这样的需求。它们的基本思想是：给定一个数组和一个阈值，根据数组中的每个元素的值是高于还是低于阈值而进行一些操作。

固定阈值操作：threshold 函数

threshold() 函数是对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像（compare 函数也可以达到此目的），或者去除噪声，过滤掉像素值很小或很大的图像点。

double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type);

• src，输入数组，填单通道、8 或 32 位浮点类型的 Mat 类型对象即可。
• dst，输出数组，和第一个参数中的 Mat 变量有一样的尺寸和类型。
• thresh，阈值的具体值。
• maxval，输出像素值的上限，仅当第五个参数阈值类型 type 取 THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV 时会用到。
• type，阈值类型。

折线为将被阈值化的值，虚线为阈值

THRESH_BINARY：大于阈值的部分被置为 maxval，小于部分被置为 0

THRESH_BINARY_INV：大于阈值部分被置为 0，小于部分被置为 maxval

THRESH_TRUNC：大于阈值部分被置为 thresh，小于部分保持原样

THRESH_TOZERO：小于阈值部分被置为 0，大于部分保持不变

THRESH_TOZERO_INV：大于阈值部分被置为 0，小于部分保持不变

THRESH_BINARY | THRESH_OTSU：使用最大类间差分法（THRESH_OTSU）获取阈值，然后再用该阈值进行二分，二分方法是 | 左边方法。

THRESH_BINARY_INV | THRESH_TRIANGLE：使用三角法获取阈值，然后再用该阈值进行二分，二分方法是 | 左边方法。

自适应阈值操作：adaptiveThreshold 函数

前面看到简单阈值是一种全局性的阈值，只需要规定一个阈值的值，整个图像都和这个阈值比较。而自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值（或者其他特征）的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白（如果是二值情况）。

double adaptiveThreshold (InputArray src, OutputArray dst, double maxVal, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C);

• src，输入数组，Mat 类的对象即可，但需要为 8 位单通道浮点型图像。
• dst，输出数组，和第一个参数中的 Mat 变量有一样的尺寸和类型。
• maxVal，输出像素值的上限。
• adaptiveMethod，用于指定要使用的自适应阈值算法。阈值有两种取值：

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口。

• thresholdType，阈值类型。取值必须为 THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV。
• blockSize，用于计算阈值大小的一个像素的邻域尺寸，取值为 3、5、7。
• C，阈值 = 平均或加权平均值 - C。为0相当于阈值 就是求得领域内均值或者加权值。

代码示例：

#include <opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
    Mat src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/证件照/7.jpg", );
    imshow("src", src);

    Mat dst;
    threshold(src, dst, , , THRESH_BINARY);
    imshow("binary img", dst);

    adaptiveThreshold(src, dst, , ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, , );
    imshow("adaptive binary img", dst);

    waitKey();
}

效果展示：

借鉴博客：https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/82015545

https://www.cnblogs.com/yinliang-liang/p/9293310.html

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