opencv 特征值_直方图阈值图像分割

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1、简单阈值设置

  像素值高于阈值时，给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这些方法包括：
• cv2.THRESH_BINARY
• cv2.THRESH_BINARY_INV
• cv2.THRESH_TRUNC
• cv2.THRESH_TOZERO
• cv2.THRESH_TOZERO_INV

上图摘选自《学习 OpenCV》中文版
  这个函数有两个返回值，第一个为 retVal，我们后面会解释。第二个就是阈值化之后的结果图像了.
  为了同时在一个窗口中显示多个图像，我们使用函数 plt.subplot(),可以通过查看 Matplotlib 的文档获得更多详细信息

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('image/lufei.jpeg',0) ret,thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret,thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) ret,thresh4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) ret,thresh5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) titles = ['Original','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV'] images = [img,thresh1,thresh2,thresh3,thresh4,thresh5] for i in xrange(6): plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()

结果图：

2 、自适应阈值

  在前面的部分我们使用是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。但是这种方法并不适应与所有情况，尤其是当同一幅图像上的不同部分的具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。这种方法需要我们指定三个参数，返回值只有一个。
• Adaptive Method- 指定计算阈值的方法。
– cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值取自相邻区域的平均值
– cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：阈值取值相邻区域的加权和，权重为一个高斯窗口。
• Block Size – 邻域大小（用来计算阈值的区域大小）。
• C – 这就是是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数。
  使用下面的代码来展示简单阈值与自适应阈值的差别：

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('image/lufei.jpeg',0) img = cv2.medianBlur(img, 5) ret,th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) th3 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2) titles = ['Original','Global Thresholding(v = 127)','Adaptive Mean Thresholding','Adaptive Gaussian Thresholding'] images = [img,th1,th2,th3] for i in xrange(4): plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()

结果图：

3 、Otsu’s 二值化

  在第一部分中我们提到过 retVal，当我们使用 Otsu 二值化时会用到它。那么它到底是什么呢？在使用全局阈值时，就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道选取的这个数的好坏呢？答案就是不停的尝试。如果是一幅双峰图像（双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。简单来说就是对一幅双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。（对于非双峰图像，这种方法得到的结果可能会不理想）。
  这里用到到的函数还是 cv2.threshold()，但是需要多传入一个参数（flag）： cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化，返回的retVal 值与设定的阈值相等。
  下面的例子中，输入图像是一副带有噪声的图像。第一种方法，设127 为全局阈值。第二种方法，直接使用 Otsu 二值化。第三种方法，首先使用一个 5×5 的高斯核除去噪音，然后再使用 Otsu 二值化。看看噪音去除对结果的影响有多大吧。

import cv2
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

img = cv2.imread('image/lufei.jpeg',0) ret1,th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret2,th2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0) ret3,th3 = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) images = [img,0,th1,img,0,th2,blur,0,th3] titles = ['Original Noisy Image','Histogram','Global Threshilding(v = 127)', 'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding", 'Gaussian fifltered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",] for i in xrange(3): plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],'gray') plt.title(titles[i*3]),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256) plt.title(titles[i*3+1]),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray') plt.title(titles[i*3+2]),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show()

结果图：

4 、Otsu’s 二值化是如何工作的

  在这一部分演示怎样使用 Python 来实现 Otsu 二值化算法，从而告诉大家它是如何工作的。因为是双峰图， Otsu 算法就是要找到一个阈值（t）, 使得同一类加权方差最小，需要满足下列关系式：

  其实就是在两个峰之间找到一个阈值 t，将这两个峰分开，并且使每一个峰内的方差最小。实现这个算法的 Python 代码如下：

import cv2
import numpy as np img = cv2.imread('image/lufei.jpeg',0) blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0) hist = cv2.calcHist([blur], [0], None, [256], [0,256]) hist_norm = hist.ravel()/hist.max() Q = hist_norm.cumsum() bins = np.arange(256) fn_min = np.inf thresh = -1 for i in xrange(1,256): p1,p2 = np.hsplit(hist_norm, [i]) q1,q2 = Q[i],Q[255]-Q[i] b1,b2 = np.hsplit(bins, [i]) m1,m2 = np.sum(p1*b1)/q1,np.sum(p2*b2)/q2 v1,v2 = np.sum(((b1-m1)**2)*p1)/q1,np.sum(((b2-m2)**2)*p2)/q2 fn = v1*q1 + v2*q2 if fn < fn_min: fn_min = fn thresh = i ret,otsu = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) print thresh,ret