opencv-python图像二值化函数cv2.threshold函数详解及参数cv2.THRESH_OTSU使用「建议收藏」

opencv-python图像二值化函数cv2.threshold函数详解及参数cv2.THRESH_OTSU使用「建议收藏」通常情况,我们一般不知道设定怎样的阈值thresh才能得到比较好的二值化效果,只能去试。如对于一幅双峰图像(理解为图像直方图中存在两个峰),我们指定的阈值应尽量在两个峰之间的峰谷#ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像ret,mask=cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY)plt.imshow(mask,cmap=’gray’)上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置…

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cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下:

#ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像
ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(mask,cmap='gray')

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上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255

具体用法如下:

threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])->ret,dst

src::灰度图

thresh:阈值

maxval:最大值

type:阈值类型

对于最后一个参数,常见的阈值类型有:

THRESH_BINARY=0,THRESH_BINARY_INV,THRESH_TRUNC,THRESH_TOZERO,THRESH_TOZERO_INV,THRESH_OTSU,THRESH_TRIANGLE,THRESH_MASK

他们的作用参见下表:

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threshold函数有两个返回值,其中第二个返回值(这里是mask)是二值化后的灰度图。当我们指定了阈值参数thresh,第一个返回值ret就是我们指定的thresh。换句话说,我们可以不指定阈值参数thresh。

通常情况,我们一般不知道设定怎样的阈值thresh才能得到比较好的二值化效果,只能去试。如对于一幅双峰图像(理解为图像直方图中存在两个峰),我们指定的阈值应尽量在两个峰之间的峰谷。这时,就可以用第四个参数THRESH_OTSU,它对一幅双峰图像自动根据其直方图计算出合适的阈值(对于非双峰图,这种方法得到的结果可能不理想)。

对于双峰图,我们需要多传入一个参数cv2.THRESH_OTSU,并且把阈值thresh设为0,算法会找到最优阈值,并作为第一个返回值ret返回。

cv2.THRESH_OTSU参数用法如下:

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效果如下:

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参考资料:《OpenCV-Python 中文教程》段力辉 译

参考博文:

图像处理之直方图处理

opencv: 阈值处理(cv2.threshold) 探究(图示+源码) 

OpenCV基础——threshold函数的使用

相关博文:opencv-python自适应阈值二值化函数cv2.adaptiveThreshold使用及效果

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