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一篇很好的介绍threshold文章;

图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。OpenCV中提供了函数cv::threshold();
 
注意:作者采用OpenCV 3.0.0
 
函数原型
 
参数说明
src:源图像,可以为8位的灰度图,也可以为32位的彩色图像。(两者由区别)
dst:输出图像
thresh:阈值
maxval:dst图像中最大值
type:阈值类型,可以具体类型如下:
编号 阈值类型枚举
注意
1 THRESH_BINARY  
2 THRESH_BINARY_INV  
3 THRESH_TRUNC  
4 THRESH_TOZERO  
5 THRESH_TOZERO_INV  
6 THRESH_MASK
不支持
7 THRESH_OTSU
不支持32位
8 THRESH_TRIANGLE
不支持32位
具体如下表
 
生成关系如下表
 
 
测试代码
Mat gray;
    cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); 
    // 全局二值化
    int th = 100;
    cv::Mat threshold1,threshold2,threshold3,threshold4,threshold5,threshold6,threshold7,threshold8;
    cv::threshold(gray, threshold1, th, 255, THRESH_BINARY);
    cv::threshold(gray, threshold2, th, 255, THRESH_BINARY_INV);
    cv::threshold(gray, threshold3, th, 255, THRESH_TRUNC);
    cv::threshold(gray, threshold4, th, 255, THRESH_TOZERO);
    cv::threshold(gray, threshold5, th, 255, THRESH_TOZERO_INV);
    //cv::threshold(gray, threshold6, th, 255, THRESH_MASK);
    cv::threshold(gray, threshold7, th, 255, THRESH_OTSU);
    cv::threshold(gray, threshold8, th, 255, THRESH_TRIANGLE);
    cv::imshow("THRESH_BINARY", threshold1);
    cv::imshow("THRESH_BINARY_INV", threshold2);
    cv::imshow("THRESH_TRUNC", threshold3);
    cv::imshow("THRESH_TOZERO", threshold4);
    cv::imshow("THRESH_TOZERO_INV", threshold5);
    //cv::imshow("THRESH_MASK", threshold6);
    cv::imshow("THRESH_OTSU", threshold7);
    cv::imshow("THRESH_TRIANGLE", threshold8);
    cv::waitKey(0);

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