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一、概述

openCV图像的阈值处理又称为二值化,之所以称为二值化,是它可以将一幅图转换为感兴趣的部分(前景)和不感兴趣的部分(背景)。转换时,通常将某个值(即阈值)当作区分处理的标准,通常将超过阈值的像素作为前景。

阈值处理有2种方式,一种是固定阈值方式,又包括多种处理模式,另一种是非固定阈值,由程序根据算法以及给出的最大阈值计算图像合适的阈值,再用这个阈值进行二值化处理,非固定阈值处理时需要在固定阈值处理基础上叠加组合标记,叠加方式就是与固定阈值方式的标记相或。

二、语法说明

调用语法:

retval, dst = cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)

其中:

  • src:源图像,8位或32位图像的numpy数组
  • thresh:阈值,0-255之间的数字,在进行处理时以阈值为边界来设不同的输出,阈值判断时,是以小于等于阈值和大于阈值作为分界条件
  • maxval:最大阈值,当使用固定阈值方法时为指定阈值,当叠加标记时为允许最大的阈值,算法必须在小于该值范围内计算合适的阈值
  • type:处理方式,具体取值及含义如下:

  • dst:阈值化处理后的结果图像numpy数组,其大小和通道数与源图像相同
  • retval:叠加cv2.THRESH_OTSU或cv2.THRESH_TRIANGLE标记后返回真正使用的阈值

三、彩色图像处理

从threshold 的说明来看是支持32为彩色图像处理的,但网上几乎找不到关于处理彩色图像的机制说明及案例,经过老猿验证测试,对threshold 处理彩色图像的机制说明如下:

如果是32位彩色图像,则是以RGB每个通道的值单独与阈值进行比较,按每个通道进行阈值处理,返回的是一个阈值处理后的RGB各自的值,即还是32位图像。

案例:

	img1 = cv2.imread(r"F:\screenpic\redflower.jpg")
ret,img2 = cv2.threshold(img1, 35, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite(r"F:\screenpic\redflower_threshold.jpg",img2)

效果:

源图:

处理后图:

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