【opencv学习笔记】015之基本阈值操作

╰+攻爆jí腚メ 2021-08-26 17:50 493阅读 0赞

**目录**

一、前言

二、阈值操作

1、啥是阈值

2、阈值有哪些

1.阈值二值化

2.阈值反二值化

3.截断

4.阈值取零

5.阈值反取零

3、API与代码实战

1.API

2.代码展示

3.执行结果

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# 一、前言 #

继续填坑。

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![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_36_color_FF36FF_t_70][]

# 二、阈值操作 #

## 1、啥是阈值 ##

首先先说一下啥是阈。阈的意思是界限，那阈值就是界限值。怎么理解这个呢。

我们考虑成绩，100分满分，60分及格。60分就是一个阈值，如果大于等于这个阈值，那就是属于及格，如果小于这个阈值，就是不及格。

通过上面这种分类，我们将所有的成绩分成两个类别，分类的标准，也就是界限，就是阈值。

## 2、阈值有哪些 ##

在opencv中，常用的阈值有如下几个：

> （1）阈值二值化(threshold binary)。
> 
> （2）阈值反二值化(threshold binary Inverted)
> 
> （3）截断 (truncate)
> 
> （4）阈值取零 (threshold to zero)
> 
> （5）阈值反取零 (threshold to zero inverted)

名字都挺高大上，但是很简单，我们一个一个来讲解。

为了方便讲解，我们使用如下的一个图像，红色表示图像，黑色是图像的边界，蓝色是阈值

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FFFF75_t_70][] 原图

### 1.阈值二值化 ###

阈值二值化就是通过阈值将所有的情况分成两种情况：

> 1.大于阈值，取最大值。
> 
> 2.小于等于阈值取0。

如果用公式表示一下，就是如下的公式

![20200221112010492.png][]

对于原图，如果我们进行二值化操作，那么蓝色的线以上的，都变成最大值，蓝色的线以下的线都变成0，也就是如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FFFF99_t_70][] 二值化

### 2.阈值反二值化 ###

阈值反二值化也是通过阈值将所有的情况分成两种情况，但是和二值化相反：

> 1.大于阈值，取0。
> 
> 2.小于等于阈值取最大值。

如果用公式表示一下，就是如下的公式

![20200221112334620.png][]

对于原图，如果我们进行反二值化操作，那么蓝色的线以下的，都变成最大值，蓝色的线以上的线都变成0，也就是如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FF89FF_t_70][] 阈值反二值化

### 3.截断 ###

截断从字面意思去理解也是比较简单的，大家可以想一下园丁在修建花草，为了美观，会把所有的树剪成一样高的，也就是会把大于阈值的去掉：

> 1.大于阈值的，取阈值。
> 
> 2.小于等于阈值取原值。

如果用公式表示一下，就是如下的公式

![20200221112542708.png][]

对于原图，如果我们进行截断操作，也就是如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FF78FF_t_70][] 截断

### 4.阈值取零 ###

阈值取零相当于设限，大家考虑比赛，如果比赛晋级，那成绩有效，继续比赛，如果成绩没有达标，那就算输，成绩归零，也就是会把小于阈值的归零：

> 1.大于阈值的，取原值。
> 
> 2.小于等于阈值取0。

如果用公式表示一下，就是如下的公式

![20200221113020314.png][]

对于原图，如果我们进行截断操作，也就是如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_F76FFF_t_70][] 阈值取零

### 5.阈值反取零 ###

阈值反取零和阈值取零相反，也就是会把大于阈值的取零：

> 1.大于阈值的，取0。
> 
> 2.小于等于阈值取原值。

如果用公式表示一下，就是如下的公式

![20200221113136376.png][]

对于原图，如果我们进行截断操作，也就是如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_75FFFF_t_70][] 阈值反取零

总结一下，五个基本阈值操作如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_36_color_FF74FF_t_70][] 基本阈值操作

## 3、API与代码实战 ##

### 1.API ###

图像的阈值操作API如下：

double threshold( 
        InputArray src, 
        OutputArray dst,                         
        double thresh, 
        double maxval,
        int type
    );

函数参数含义如下：

> （1）InputArray类型的src ，输入图像，多通道、8位或32位浮点。
> 
> （2）OutputArray类型的dst ，输出图像，图像的大小、类型、通道数和输入图像相同。
> 
> （3）double类型的thresh，阈值。
> 
> （4）double类型的maxval，使用THRESH\_BINARY 和THRESH\_BINARY\_INV阈值类型时候的最大值。
> 
> （5）int类型的type，阈值类型，取值参见：cv::ThresholdTypes。

### 2.代码展示 ###

讲完API，我们看一个具体的例子。为了能够看到更好的效果，我们结合一下滑动条trackbar。如果你还不了解trackbar，那可以看这篇博客：

> 形态学操作应用（trackbar应用）：[https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104387257][https_blog.csdn.net_shuiyixin_article_details_104387257]

我们通过调整trackbar来控制阈值，并实现阈值类型的来回切换。

#include<iostream>
    #include<opencv2/opencv.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //全局变量
    Mat src, dst;
    int thresholdValue = 127;
    int thresholdMax = 255;
    int typeValue = 2;
    int typeMax = 4;
    const char* output_title = "binary img";//窗口名称“二值化图像”
    
    void Threshold_Demo(int, void*);//二值化演示函数
    
    //主函数入口
    int main()
    {
    	src = imread("E:/image/girl2.png");
    	if (!src.data)
    	{
    		cout << "could not load image..." << endl;
    		return -1;
    	}
    	imshow("show image", src);
    	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	createTrackbar("Threshold Value", output_title, &thresholdValue, thresholdMax, Threshold_Demo);//动态调整
    	createTrackbar("Type Value", output_title, &typeValue, typeMax, Threshold_Demo);
    
    	Threshold_Demo(0, 0);
    	imshow(output_title, dst);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    void Threshold_Demo(int, void*)
    {
    	threshold(src, dst, thresholdValue, thresholdMax, typeValue);
    
    	imshow(output_title, dst);
    
    }

### 3.执行结果 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_F98FFF_t_70][] 原图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_F89FFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_F78FFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_78FFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_FF78FF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_FF85FF_t_70][]

大家也可以自己尝试一下呀，一定要多做练习！

大家也可以尝试先将图像二值化，然后再进行阈值操作。

[OpenCV_https_blog.csdn.net_shuiyixin_article_category_7581855]: https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/category/7581855
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_36_color_FF36FF_t_70]: /images/20210516/7304c82c26c94c088606b64068f80959.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FFFF75_t_70]: /images/20210516/7d7aa87de5e943409b8da15e9eb47cc0.png
[20200221112010492.png]: /images/20210516/470b51139ca94eafafc51b3f781dcb9d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FFFF99_t_70]: /images/20210516/b56267a23cb14b428ad6dcd2a9f66e49.png
[20200221112334620.png]: /images/20210516/8ca9251337774365bcdf2c5582fa6d79.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FF89FF_t_70]: /images/20210516/20d579f00eb84bd69ca2b71ccc27835a.png
[20200221112542708.png]: /images/20210516/5b49efb2636e44c8a06aee704d19cf92.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_FF78FF_t_70]: /images/20210516/62146b541672400ba2bb1fce427b03d2.png
[20200221113020314.png]: /images/20210516/6ef55c47fb9a40daa5d293103f477e7f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_F76FFF_t_70]: /images/20210516/a94c37537b3b498abcfd2c295a14a5c2.png
[20200221113136376.png]: /images/20210516/1a4a3086e4594b7dae2dfd5008887887.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_26_color_75FFFF_t_70]: /images/20210516/e3d80a23f658465da9dcb213949745fd.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_36_color_FF74FF_t_70]: /images/20210516/9d75f99bd0a3469ca2e8a27db2116273.png
[https_blog.csdn.net_shuiyixin_article_details_104387257]: https://blog.csdn.net/shuiyixin/article/details/104387257
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_F98FFF_t_70]: /images/20210516/b982e2026e484dda8ca7b792d32ddab7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_F89FFF_t_70]: /images/20210516/2640859934e242d78f2c9d3029dab02f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_F78FFF_t_70]: /images/20210516/b90be89eb8a84c66924a0295eb28b3ff.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NodWl5aXhpbg_size_66_color_FF85FF_t_70]: /images/20210516/9f26c256bb2447d087e7040cc62cc2f9.png