OpenCV图像阈值

简介: OpenCV图像阈值

1.简单阈值

       与名字一样,这种方法非常简单。但像素值高于阈值时,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.threshhold( )。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阈值。第三个参数 就是当像素值高于(有时是小于)阈值时应该被赋予的新的像素值。OpenCV 提供了多种不同的阈值方法,这是有第四个参数来决定的。

cv2.threshhold(src,dst,thresh,maxVal,thresholdType )

参数:
src:原图像。
dst:结果图像。
thresh:当前阈值。

maxVal:最大阈值,一般为255.
thresholdType:阈值类型,主要有下面几种:

cv2.THRESH_BINARY                 value>threshold? maxVal:0

cv2.THRESH_BINARY_INV         value>threshold?0: maxVal

cv2.THRESH_TRUNC                  value>threshold?threshold:value

cv2.THRESH_TOZERO                value>threshold?value:0

cv2.THRESH_TOZERO_INV        value>threshold?0:value

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img=cv2.imread('gradient.png',0)
# 变灰度图 可选
img= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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.自适应阈值

       简单阈值使用是全局阈值,整幅图像采用同一个数作为阈值。但是这种方法并不适应于所有情况,尤其是当同一幅图像上的不同部分的具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值,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 - 指定计算阈值的方法。

cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C :阈值取自相邻区域的平 均值

cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C :阈值取值相邻区域的加权和,权重为一个高斯窗口。

Block Size - 邻域大小(用来计算阈值的区域大小)。

C - 这就是是一个常数,阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数。

我们使用下面的代码来展示简单阈值与自适应阈值的差别:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('dave.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 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 二值化

       在使用全局阈值时,我们就是随便给了一个数来做阈值,那我们怎么知道 我们选取的这个数的好坏呢?答案就是不停的尝试。如果是一副双峰图像(简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢?我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值化要做的。简单来说就是对一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。(对于非双峰图像,这种方法得到的结果可能会不理想)。

       这里用到到的函数还是 cv2.threshold() ,但是需要多传入一个参数(flflag  cv2.THRESH_OTSU 。这时要把阈值设为 0 。然后算法会找到最优阈值,这这个最优阈值就是返回值 retVal 。如果不使用 Otsu 二值化,返回的retVal 值与设定的阈值相等。

       下面的例子中,输入图像是一副带有噪声的图像。第一种方法,我们设127 为全局阈值。第二种方法,我们直接使用 Otsu 二值化。第三种方法,我们首先使用一个 5x5 的高斯核除去噪音,然后再使用 Otsu 二值化。看看噪音去除对结果的影响有多大吧

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
#(5,5)为高斯核的大小,0 为标准差
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) # 阈值一定要设为 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"] # 这里使用了 pyplot 中画直方图的方法,plt.hist, 要注意的是它的参数是一维数组
# 所以这里使用了(numpy)ravel 方法,将多维数组转换成一维,也可以使用 flatten 方法
#ndarray.flat 1-D iterator over an array.
#ndarray.flatten 1-D array copy of the elements of an array in row-major order.
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()

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