OpenCV-Python小白进阶之图像固定阈值二值化处理threshold

二值化

定义：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。灰度值0：黑，灰度值255：白

一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarization）。

threshold

cv2.threshold(img, threshold, maxval,type)

其中：

threshold是设定的阈值

maxval是当灰度值大于（或小于）阈值时将该灰度值赋成的值

type规定的是当前二值化的方式

代码实现

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2

img1 = cv2.imread('opencv.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# cv2.THRESH_OTSU   作为图像自适应二值化的一个很优的算法Otsu大津算法的参数ret, binary = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)# cv2.THRESH_BINARY    大于阈值的部分被置为255，小于部分被置为0ret, binaryinv = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# cv2.THRESH_BINARY_INV    大于阈值部分被置为0，小于部分被置为255ret, trunc = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_TRUNC)# cv2.THRESH_TRUNC     大于阈值部分被置为threshold，小于部分保持原样ret, tozero = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_TOZERO)# cv2.THRESH_TOZERO   小于阈值部分被置为0，大于部分保持不变ret, tozeroinv = cv2.threshold(img1, 175, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)# cv2.THRESH_TOZERO_INV    大于阈值部分被置为0，小于部分保持不变while True:cv2.imshow('img1', img1)cv2.imshow('binary', binary)cv2.imshow('binaryinv', binaryinv)cv2.imshow('trunc', trunc)cv2.imshow('tozero', tozero)cv2.imshow('tozeroinv', tozeroinv)if cv2.waitKey(1) == 27:break

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