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()
