机器学习小白,还不快pick一下——【视觉与图像:阈值分割】

简介: 机器学习小白,还不快pick一下——【视觉与图像:阈值分割】

阈值分割

1、目标

使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法”二值化”图像

OpenCV函数:cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold()

2、固定阈值分割

固定阈值分割很直接,一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值,小于阈值变成另一类值。

image.png

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cv2.threshold()用来实现阈值分割,ret是return value缩写,代表当前的阈值,暂时不用理会。函数有4个参数:

  • 参数1:要处理的原图,*一般是灰度图
  • 参数2:设定的阈值
  • 参数3:最大阈值,一般为255
  • 参数4:阈值的方式,主要有5种,详情:http://t.cn/EfZhnbq

下面结合代码理解下这5种阈值方式:

image.png

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Tips:很多人误以为阈值分割就是二值化。从上图中可以发现,两者并不等同,阈值分割结果是两类值,而不是两个值,所以教程开头我把二值化加了引号。

image.png

3、自适应阈值

看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割,它并不适用于明暗分布不均的图片。 cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值,这样图片不同区域的阈值就不尽相同。它有5个参数,其实很好理解,先看下效果:

image.png

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参数1:要处理的原图

参数2:最大阈值,一般为255

参数3:小区域阈值的计算方式

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:小区域内取均值

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:小区域内加权求和,权重是个高斯核

参数4:阈值方式(跟前面讲的那5种相同)

参数5:小区域的面积,如11就是11*11的小块

参数6:最终阈值等于小区域计算出的阈值再减去此值

如果你没看懂上面的参数也不要紧,暂时会用就行,当然我建议你调整下参数看看不同的结果。

4、Otsu阈值

在前面固定阈值中,我们是随便选了一个阈值如127,那如何知道我们选的这个阈值效果好不好呢?答案是:不断尝试,所以这种方法在很多文献中都被称为经验阈值。Otsu阈值法就提供了一种自动高效的二值化方法,不过我们直方图还没学,这里暂时略过。

好吧,我知道激起了你的兴趣~ o( ̄▽ ̄)o,有能力的童鞋可以看下继续往下看番外篇~

5、小结

cv2.threshold()用来进行固定阈值分割。固定阈值不适用于光线不均匀的图片,所以用 cv2.adaptiveThreshold()进行自适应阈值分割。 二值化跟阈值分割并不等同。针对不同的图片,可以采用不同的阈值方法。

引用

本节源码 http://t.cn/EfZcSIJ

Image Thresholding http://t.cn/EfZcHyc

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