OpenCV基本閾值操作

目標

在本教程中，您將學習如何：

• 使用OpenCV函數(shù)cv :: threshold執(zhí)行基本閾值操作

Cool Theory

注意

下面的解釋屬于Bradski和Kaehler 的“ 學習OpenCV ”一書。什么是

閾值？

• 最簡單的分割方法
• 應用示例：分離對應于我們想要分析的對象的圖像的區(qū)域。該分離基于對象像素和背景像素之間的強度變化。
• 為了區(qū)分我們感興趣的像素（其最終將被拒絕），我們對每個像素強度值相對于閾值進行比較（根據(jù)要解決的問題確定）。
• 一旦我們正確分離了重要的像素，我們可以用一個確定的值來設置它們來識別它們（即我們可以為它們分配值（黑色），（白色）或適合您需要的任何值）。0255

閾值類型

• OpenCV提供函數(shù)cv :: threshold來執(zhí)行閾值操作。
• 我們可以使用此功能實現(xiàn)種類型的閾值操作。我們將在以下小節(jié)中解釋。5
• 為了說明這些閾值過程的工作原理，我們假設我們有一個具有強度值為像素的源圖像。下面的情節(jié)描繪了這一點。藍色水平線表示閾值（固定）。src(x,y)thresh

• 因此，如果像素的強度s r c （x ，y）高于 thresh，則將新的像素強度設置為0。否則，像素被設置為MaxVal.

Code

教程代碼如下所示。您也可以從這里下載

#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
using namespace cv;
int threshold_value = 0;
int threshold_type = 3;
int const max_value = 255;
int const max_type = 4;
int const max_BINARY_value = 255;
Mat src, src_gray, dst;
const char* window_name = "Threshold Demo";
const char* trackbar_type = "Type: \n 0: Binary \n 1: Binary Inverted \n 2: Truncate \n 3: To Zero \n 4: To Zero Inverted";
const char* trackbar_value = "Value";
void Threshold_Demo( int, void* );
int main( int argc, char** argv )
{
  String imageName("../data/stuff.jpg"); // by default
  if (argc > 1)
  {
      imageName = argv[1];
  }
  src = imread( imageName, IMREAD_COLOR ); // Load an image
  if( src.empty() )
    { return -1; }
  cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); // Convert the image to Gray
  namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window to display results
  createTrackbar( trackbar_type,
                  window_name, &threshold_type,
                  max_type, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose type of Threshold
  createTrackbar( trackbar_value,
                  window_name, &threshold_value,
                  max_value, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose Threshold value
  Threshold_Demo( 0, 0 ); // Call the function to initialize
  for(;;)
    {
      char c = (char)waitKey( 20 );
      if( c == 27 )
    { break; }
    }
}
void Threshold_Demo( int, void* )
{
  /* 0: Binary
     1: Binary Inverted
     2: Threshold Truncated
     3: Threshold to Zero
     4: Threshold to Zero Inverted
   */
  threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );
  imshow( window_name, dst );
}

說明

1. 我們來看一下程序的一般結構：

• 加載圖像。如果是BGR，我們將其轉換為灰度。為此，請記住我們可以使用函數(shù)cv :: cvtColor：
  

  String imageName("../data/stuff.jpg"); // by default
  if (argc > 1)
  {
      imageName = argv[1];
  }
  src = imread( imageName, IMREAD_COLOR ); // Load an image
  if( src.empty() )
    { return -1; }
  cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); // Convert the image to Gray

• 創(chuàng)建一個窗口來顯示結果

  namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window to display results

• 創(chuàng)建軌道欄供用戶輸入用戶輸入：2
  
• • 閾值類型：二進制，零等
  • 閾值

  createTrackbar( trackbar_type,
                  window_name, &threshold_type,
                  max_type, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose type of Threshold
  createTrackbar( trackbar_value,
                  window_name, &threshold_value,
                  max_value, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose Threshold value

• 等待用戶輸入閾值，閾值類型（或直到程序退出）
• 每當用戶更改任何Trackbars的值時，將調(diào)用Threshold_Demo函數(shù)：

void Threshold_Demo( int, void* )
{
  /* 0: Binary
     1: Binary Inverted
     2: Threshold Truncated
     3: Threshold to Zero
     4: Threshold to Zero Inverted
   */
  threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );
  imshow( window_name, dst );
}

正如你所看到的，函數(shù)cv :: threshold被調(diào)用。我們給出五個參數(shù)：

1. src_gray：我們的輸入圖像
2. dst：目的地（輸出）圖像
3. threshold_value：進行閾值操作時閾值的大小。
4. max_BINARY_value：與二進制閾值操作（用于設置所選像素）一起使用的值
5. threshold_type：閾值操作之一。它們列在上述功能的注釋部分。

結果

• 編譯此程序后，運行它給一個圖像的路徑作為參數(shù)。例如，對于輸入圖像為：
  

• 首先，我們嘗試用二進制threhold反轉閾值我們的圖像。我們預計，比亮起的像素將變暗，這是實際發(fā)生的，正如我們在下面的快照中看到的（從原始圖像注意到，小狗的舌頭和眼睛與圖像相比特別明亮，這個反映在輸出圖像中）。噸? ? ? 小號?
  

• 現(xiàn)在我們嘗試將閾值設為零。這樣，我們預期最暗像素（閾值以下）將變?yōu)橥耆谏?，而值大于閾值的像素將保持其原始值。這通過輸出圖像的以下快照來驗證：