Opencv java 二值化函数threshold （10）

青旅半醒 2022-12-03 08:59 205阅读 0赞

# 函数理解 #

threshold 英语的意思是门槛，门槛的意思说要么在门槛外，要么在门槛内，并且门槛具有一定的条件要求

接下来我们看在opencv中如何使用该函数

Imgproc.threshold(src, dst2, thresh, maxval, type)

src 是输入的函数图像

dst 是输出的函数图像

thresh 是门槛，当矩阵中的元素值>thresh 取值a; 当小于<thresh取值为b

maxval 取值b的时候的最大值

type 门槛类型

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

# BINARY 和 BINARY\_INV(阈值二值化 和 反阈值二值化) #

我们如何来使用这个函数，如何来观察值的变化，我们通过一个例子，首先我们取出一个图像，直接进行二值化处理

String filename = "D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\lena.png";
    		Mat src = Imgcodecs.imread(filename);
    		Mat dst1 = new Mat();
    		Imgproc.threshold(src, dst1, 125, 200, Imgproc.THRESH_BINARY);
    		HighGui.imshow("原图", src);
    		HighGui.imshow("二值化",dst1);
    		HighGui.waitKey(10);

结果：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

那么图像是经过下面的处理为什么会变成这个样子：

Imgproc.threshold(src, dst1, 125, 200, Imgproc.THRESH\_BINARY);

我们截取矩阵中的一部分元素看一下变化

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

在二值化前后，图像对象的矩阵都是3通道的

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][] 图片1

从元素的上的变化来看，在二值化之后

Imgproc.threshold(src, dst1, 125, 255, Imgproc.THRESH\_BINARY);

在元素里面凡是>125的都变成的都变成了255 其实是我们设置的maxval

凡是小于125的都变成了0

THRESH\_BINARY 和THRESH\_BINARY\_INV 两个元素是对应的

THRESH\_BINARY  阀值二值化

THRESH\_BINARY\_INV  反阀值二值化

Imgproc.threshold(src, dst1, 125, 255, Imgproc.THRESH\_BINARY\_INV);

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][] 图片2

图片1 是阀值二值化对应的矩阵，图片2是反阀值二值化对应的矩阵，我们可以看到的是两个是证号相反的

下面我们从图片进行看差别：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

上面的图片是黑白颠倒

## THRESH\_TOZERO 和 THRESH\_TOZERO\_INV (阈值取零和反阈值取零) ##

先看效果:

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

String filename = "D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\lena.png";
    		Mat src = Imgcodecs.imread(filename);
    		Mat dst = new Mat();
    		Mat dst1 = new Mat();
    		Mat dst2 = new Mat();		
    		Imgproc.cvtColor(src, dst2, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    		Imgproc.threshold(dst2, dst, 125, 255, Imgproc.THRESH_TOZERO);
    		Imgproc.threshold(dst2, dst1, 125, 255, Imgproc.THRESH_TOZERO_INV);
    		HighGui.imshow("原图", src);
    		HighGui.imshow("阀值取零",dst);
    		HighGui.imshow("反阀值取零",dst1);
    		HighGui.waitKey(10);

通过对比我们可以发现阀值取零和发阀值取零两个操作是不同的，，并且是对立的

我们来看看矩阵对应的值:

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

THRESH\_TOZERO：可以看到的是当灰度值大于我们设置的阀值的时候，灰度值大小不变，如果小于设置的阀值，则取值为零

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

THRESH\_TOZERO\_INV：可以看到的是当灰度值小于我们设置的阀值的时候，灰度值大小不变，如果大于设置的阀值，则取值为零

# 阀值截断 THRESH\_TRUNC #

String filename = "D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\lena.png";
    		Mat src = Imgcodecs.imread(filename);
    		Mat dst = new Mat();
    		Mat dst1 = new Mat();
    		Mat dst2 = new Mat();
    		Imgproc.cvtColor(src, dst2, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    		Mat submat=new Mat(dst2, new Rect(new Point(20,20),new Point(40,40)));
    		System.out.println(submat.dump());
    		Imgproc.threshold(dst2, dst, 160, 255, Imgproc.THRESH_TRUNC);
    		HighGui.imshow("原图", src);
    		HighGui.imshow("阀值截断",dst);
    		HighGui.waitKey(10);

效果图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

截断前后数据值对比：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

小于阀值的灰度值不变，大于阀值的灰度值变成灰度值

# 三角阀值 THRESH\_TRIANGLE #

String filename = "D:\\svnp\\MyYan\\res\\drawable\\lena.png";
    		Mat src = Imgcodecs.imread(filename);
    		Mat dst = new Mat();
    		Mat dst1 = new Mat();
    		Mat dst2 = new Mat();
    		Imgproc.cvtColor(src, dst2, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
    		Mat submat=new Mat(dst2, new Rect(new Point(20,20),new Point(40,40)));	
    		System.out.println(submat.dump());
    		Imgproc.threshold(dst2, dst, 160, 255, Imgproc.THRESH_TRIANGLE);
    		HighGui.imshow("原图", src);
    		HighGui.imshow("三角阀值",dst);
    		HighGui.waitKey(10);

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

Mat矩阵对应的变化

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

但是我们代码中设置的阀值是160

我们可以看到的是凡是大于117 的都变成了255 ，小于117 的都变成了0，那么这个117是哪里来的，和我们设置的阀值有没有关系

![å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly94aWFvc2h1YWkuYmxvZy5jc2RuLm5ldA_size_16_color_FFFFFF_t_70]

117 是这样获取到的，和我们设置的阀值大小没有关系，是自动计算出来的

#  最大类差法 THRESH\_OUTS #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

对应的灰度值的变化：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

自动生成阀值，大于阀值的为255 ，小于阀值的为0

其中THRESH\_MASK 没有图像输出，目前还不支持

使用threshold可以看出目的是将目标图像在整个图片中突显出来，希望对你有所帮助

上面是对threshold的理解，希望对你有所的帮助

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221123/53b2f1f9308b402e8ba382ddecd557f8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221123/981e057c85a94b44b3f5d3b11a671862.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221123/671d047901a74e64b3cb70dff4471248.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221123/17f3cce03d5a4cc5b3237f3d49cec198.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221123/ac4421ad65ba4c1287209042ea0f5959.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221123/788c35e6914142bda33100f5937b47a3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20221123/2b9ba88c282f4532a4f242b362ab6198.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20221123/2329db2e8fd44148bbff79c7477083b3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20221123/f101df12b8d4400291ebec805b461eb5.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RhdG91bmlhbzE_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]: /images/20221123/dc19426acd2c406fa32d2c8337cc41e0.png
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