OpenCV版本要求在2.3.1以上
本文主要介绍OpenCV中阈值函数的相关应用。
1.普通阈值函数
普通的阈值函数非常简单，就像它的名字的描述一样，它能让我们根据像素点的灰度值跟阈值相对比，再根据对比结果来改变这个像素的灰度值。这个函数的函数名是cv2.threshold()，它有四个输入，第一个是原图像(必须为灰度图)，第二个是阈值，第三个叫maxVal，它表示如果这个点的灰度大于(有时是小于，根据第四个输入的设置)阈值，则将这个点的灰度修改成maxVal，第四个参数则决定函数的具体功能，详细解释可以去百度或者查看文档：
cv2.THRESH_BINARY
cv2.THRESH_BINARY_INV
cv2.THRESH_TRUNC
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV
示例程序还调用了matplotlib库：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('gradient.png',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 xrange(6):
plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
2.自适应的阈值
之前介绍的简单阈值函数的使用范围非常小，如果图像各个部分的灰度变化比较大，那个它就没什么用武之地了。这个时候，我们就需要一个更加智能的阈值函数：比如它可以通过某种算法分别为不同的区域计算不同的阈值(自适应的阈值)，然后再根据每个区域的阈值具体地去处理每个区域。cv2.adaptiveThreshold()函数提供了两种计算阈值的算法：
cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C : 阈值是设定区域的均值
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C : 阈值是设定区域的加权和，权重是一个高斯窗函数。
另外，我们还需要设置区域的大小和，计算权重的参数。具体请参考函数文档。
下面的代码用不同的阈值函数和算法处理统一张图片：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('dave.jpg',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
ret,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
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 xrange(4):
plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
3.Otsu's二值化
细心的读者可能会发现，cv2.threshold()函数有两个返回值。其中，ret这个值我们之前一直没用到，而在Otsu‘s二值化时，我们将会用到这个值。
那么，什么是Otsu‘s二值化呢？其实很简单，二值化其实就是告诉我们阈值选哪个值是最合适的。回想我们在使用cv2.threshold()这个函数时，阈值是自己设置的吧？可是我们到底如何确定这个阈值是多少才是合适的呢？如果要处理的图像的直方图是一个双峰图像，那么这个阈值肯定是处于两个峰之间的峰谷处。其实这就是Otsu‘s二值化所做的(为双峰图像选择一个合适的阈值，如果不是双峰图像，那么它的效果可能就没那么好了)。
具体用法如下：先传递一个额外的参数cv2.THRESH_OTSU，而设置阈值的那个参数，我们则设置它为0。然后，这个函数就会找个合适的阈值并把它作为第二个参数返回。
以下程序对比了三个例子：例1设定的阈值为127，例2用Otsu's二值化来计算阈值并处理图像，例3先用高斯滤波去噪，然后再用Otsu's二值化来计算阈值并处理图像。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('noisy2.png',0)
# global thresholding
ret1,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
# Otsu's thresholding
ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# Otsu's thresholding after Gaussian filtering
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# plot all the images and their histograms
images = [img, 0, th1,
img, 0, th2,
blur, 0, th3]
titles = ['Original Noisy Image','Histogram','Global Thresholding (v=127)',
'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",
'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"]
for i in xrange(3):
plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],'gray')
plt.title(titles[i*3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256)
plt.title(titles[i*3+1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray')
plt.title(titles[i*3+2]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
最后，再介绍以下Otsu's二值化的原理：对于一幅图像，分割的阈值为t，小于阈值的点占图像比例为w0，均值为u0，大于阈值的点占图像比例为w1，均值为u1，则整个图像的均值为u=w0*u0+w1*u1，建立目标函数g(t)=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u)^2，则g(t)为最大是所对应的t就称是Otsu's二值化算法得到的最佳阈值。
