1.简介

图像阈值化是图像处理的重要基础部分,应用很广泛,可以根据灰度差异来分割图像不同部分

阈值化处理的图像―般为单通道图像(厌度图)阈值化参数的设置可以使用滑动条来debug阈值化处理易光照影响,处理时应注意

threshold是固定阈值，就是根据这个点的像素值把它装换成对于的值
adaptiveThreshold是自适应阈值，它可以根据周围点的像素值来对于调整这个点的像素值
面对阈值化时最好做Trackbar来看一下效果

2.threshold

2.1api

threshold(src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );//src_gray: 输入的灰度图像的地址。//dst: 输出图像的地址。//threshold_value: 进行阈值操作时阈值的大小。//max_BINARY_value: 设定的最大灰度值（该参数运用在二进制与反二进制阈值操作中）。//threshold_type: 阈值的类型。从下面提到的5种中选择出的结果。

threshold_type类型：

2.2代码演示

Mat srcImg = imread("E:\\OpenCV\\images\\lf.jpg",0);Mat dstImg;threshold(srcImg, dstImg, 100, 255, THRESH_BINARY);imshow("dst", dstImg);imshow("img", srcImg);waitKey(0);

在这里插入图片描述

3.adaptiveThreshold自适应阈值

3.1api

void adaptiveThreshold( InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod,int thresholdType, int blockSize, double C );参数1：InputArray类型的src，输入图像，填单通道，单8位浮点类型Mat即可。参数2：函数运算后的结果存放在这。即为输出图像（与输入图像同样的尺寸和类型）。参数3：预设满足条件的最大值。参数4：指定自适应阈值算法。可选择ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C两种。ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，为局部邻域块的平均值。该算法是先求出块中的均值，再减去常数C。ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ，为局部邻域块的高斯加权和。该算法是在区域中（x，y）周围的像素根据高斯函数按照他们离中心点的距离进行加权计算， 再减去常数C。参数5：指定阈值类型。可选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV两种。（即二进制阈值或反二进制阈值）。参数6：表示邻域块大小，用来计算区域阈值，一般选择为3、5、7......等。参数7：参数C表示与算法有关的参数，它是一个从均值或加权均值提取的常数，可以是负数。

3.2代码演示

Mat srcImg = imread("E:\\OpenCV\\images\\lf.jpg",0);	Mat dstImg;	adaptiveThreshold(srcImg, dstImg, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 3,0);	imshow("dst", dstImg);	imshow("img", srcImg);	waitKey(0);

在这里插入图片描述

4.Trackbar下阈值效果展示

#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;Mat srcImg, dstImg;Mat dstImg2;int thres_min = 20;int block_size = 3;int C0 = 3;void OnThreshold(int, void* ){
   	threshold(srcImg, dstImg, thres_min, 255, CV_THRESH_BINARY);	imshow("src", srcImg);	imshow("固定阈值", dstImg);} void OnAdaptiveThreshold(int, void* ){
   	if(block_size % 2==0) //如果block_size是偶数		block_size++;	adaptiveThreshold(srcImg, dstImg2, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY_INV, block_size, C0);	imshow("自适应阈值", dstImg2);}void main(){
   	srcImg = imread("0.bmp", 0);  //以灰度模式读取	medianBlur(srcImg, srcImg, 5);	namedWindow("固定阈值", CV_WINDOW_AUTOSIZE);	namedWindow("自适应阈值", CV_WINDOW_AUTOSIZE);	//cvtColor(srcImg, dstImg, CV_BGR2GRAY);	//threshold(srcImg, dstImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);	//threshold(srcImg, dstImg, 100, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);	//threshold(srcImg, dstImg, 100, 255, CV_THRESH_TRUNC);	//threshold(srcImg, dstImg, 100, 255, CV_THRESH_TOZERO);	//threshold(srcImg, dstImg, 100, 255, CV_THRESH_TOZERO_INV);	//adaptiveThreshold(srcImg, dstImg, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY, 11, 5);	//adaptiveThreshold(srcImg, dstImg, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 11, 5);	createTrackbar("Threshold", "固定阈值", &thres_min, 255, OnThreshold, 0);	createTrackbar("Block_Size", "自适应阈值", &block_size, 255,OnAdaptiveThreshold, 0);	createTrackbar("C", "自适应阈值", &C0, 255, OnAdaptiveThreshold, 0);	OnThreshold(thres_min, 0);  //回调函数初始化	OnAdaptiveThreshold(block_size, 0);	OnAdaptiveThreshold(C0, 0);	//imshow("src", srcImg);	//imshow("dst", dstImg);	waitKey(0);}

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