图像阈值
阈值是什么？
简单点说是把图像分割的标尺
例如：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。
为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。
一旦找到了需要分割的物体的像素点，我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。（例如：可以将该物体的像素点的灰度值设定为：‘0’（黑色）,其他的像素点的灰度值为：‘255’（白色）；当然像素点的灰度值可以任意，但最好设定的两种颜色对比度较强，方便观察结果）。
具体示例如：在PS中的阈值，实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值，默认值是50%中性灰，即128，亮度高于128(<50%的灰)的会变白，低于128(>50%的灰)的会变黑（可以跟滤镜中的其它――高反差保留，再用阈值效果会更好）。
阈值类型
（解释说明：以下五种类型，左图皆为转化前像素值柱形图，中间为转化公式，右图为转化后像素值柱形图）
阈值二值化(threshold binary)
左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
解释：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255)，灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。
阈值反二值化(threshold binary Inverted)
左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，不过最后的设定值相反。（在8位灰度图中，例如大于阈值的设定为0，而小于该阈值的设定为255）。
截断 (truncate)
左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
解释：同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。（例如：阈值选取为125，那小于125的阈值不改变，大于125的灰度值（230）的像素点就设定为该阈值）。
阈值取零 (threshold to zero)
左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
解释：先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为0。
阈值反取零 (threshold to zero inverted)
左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
解释：原理类似于0阈值，但是在对图像做处理的时候相反，即：像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变，而大于该阈值的部分，其灰度值全部变为0。
API：threshold函数
OpenCV中的阈值(threshold)函数：
函数原型：
threshold(img, threshold, maxval,type)
参数说明：
- threshold：是设定的阈值
- maxval：是当灰度值大于（或小于）阈值时将该灰度值赋成的值
- type：规定的是当前二值化的方式
代码演示
#include <iostream> #include <math.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; /// 全局变量定义及赋值 int threshold_value = 160; int threshold_type = 3;; int const max_value = 255; int const max_type = 4; int const max_BINARY_value = 255; Mat src, src_gray, dst; char* window_name = "Threshold Demo"; char* trackbar_type = "Type"; char* trackbar_value = "Value"; /// 自定义函数声明 void Threshold_Demo(int, void*); int main(int argc, char** argv) { /// 读取一副图片，不改变图片本身的颜色类型（该读取方式为DOS运行模式） src = imread("./test1.jpg"); /// 将图片转换成灰度图片 cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY); /// 创建一个窗口显示图片 namedWindow(window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE); /// 创建滑动条来控制阈值 createTrackbar(trackbar_type, window_name, &threshold_type, max_type, Threshold_Demo); createTrackbar(trackbar_value, window_name, &threshold_value, max_value, Threshold_Demo); /// 初始化自定义的阈值函数 Threshold_Demo(0, 0); /// 等待用户按键。如果是ESC健则退出等待过程。 while (true) { int c; c = waitKey(20); if ((char)c == 27) { break; } } } // 自定义的阈值函数 void Threshold_Demo(int, void*) { /* 0: 二进制阈值 1: 反二进制阈值 2: 截断阈值 3: 0阈值 4: 反0阈值 */ threshold(src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value, threshold_type); imshow(window_name, dst); }
