OpenCV 图像阈值化

1.简单阀值
cv2.threshold , cv2.adaptiveThreshold
当像素值高于阀值时，我们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.threshold()。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阀值，第三个参数就是当像素值高于（或者小于）阀值时，应该被赋予新的像素值。OpenCV提供了多种不同的阀值方法，这是有第四个参数来决定的。方法包括：

cv2.THRESH_BINARY
cv2.THRESH_BINARY_INV
cv2.THRESH_TRUNC
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV

这个函数有两个返回值，第一个为retVal，后面会解释，第二个就是阀值化之后的结果图像了。

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

img = cv2.imread('719100.jpg',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 image','Binary','binary-inv','trunc','tozero','tozero-inv']
images = [img,thresh1,thresh2,thresh3,thresh4,thresh5]

for i in range(6):
    plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])

plt.show()

2.自适应阀值
根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阀值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阀值，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 指定计算阀值的方法
-cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:阀值取自相邻区域的平均值
-cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:阀值取自相邻区域的加权和，权重为一个高斯窗口
Block Size 邻域大小（用来计算阀值的区域大小）
C这就是一个常数，阀值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数

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

img = cv2.imread('719100.jpg',0)
#中值滤波
img = cv2.medianBlur(img,5)

ret , th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
# 11为block size，2为C值
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 image' , 'global thresholding (v=127)','Adaptive mean thresholding',
          'adaptive gaussian thresholding']
images = [img,th1,th2,th3]

for i in range(4):
    plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])

plt.show()