图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群。

灰度转换处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度。二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常用的二值化算法如公式1所示:

{Y=0,gray<TY=255,gray>=T {Y=0,gray<TY=255,gray>=T

当灰度Gray小于阈值T时,其像素设置为0,表示黑色;当灰度Gray大于或等于阈值T时,其Y值为255,表示白色。

Python OpenCV中提供了阈值函数threshold()实现二值化处理,其公式及参数如下图所示:

retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)9c87cff83c3b5e03e6db91aa473f8462.png




二进制阈值化

该方法先要选定一个特定的阈值量,比如127

1) 大于等于127的像素点的灰度值设定为最大值

2) 灰度值小于127的像素点的灰度值设置为0

例如: 156->255 89->0

关键字为cv2.THRESH_BINARY,完整代码如下

import cv2
def test22():
  src = cv2.imread("rose.jpg")
  # 灰度图片转换
  GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
  # 二进制阈值化处理
  r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  # 显示图像
  cv2.imshow("src", src)
  cv2.imshow("result", b)
 
  if cv2.waitKey(0) == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
test22()


效果如下:


50bde48bda2f4d5bbad73f92c3b24f1f.png


反二进制阈值化

该方法与二进制阈值化方法相似,先要选定一个特定的灰度值作为阈值,比如127

1) 大于127的像素点的灰度值设定为0

2) 小于该阈值的灰度值设定为255

例如:156->0 89->255

关键字为cv2.THRESH_BINARY_INV

代码如下:

import cv2
def test22():
  src = cv2.imread("rose.jpg")
  # 灰度图片转换
  GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
  # 二进制阈值化处理
  r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
  # 显示图像
  cv2.imshow("src", src)
  cv2.imshow("result", b)
 
  if cv2.waitKey(0) == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
test22()


效果如下:


af7831ec38ccbcd2517b32bb2f5dfff9.png


截断阈值化

该方法需要选定一个阈值,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。

1) 大于等于127像素点的灰度值设定为该阈值127

2) 小于该阈值的灰度值不变

例如: 163-> 127 89->89

关键字cv2.THRESH_TRUNC,完整代码如下

import cv2
def test22():
  src = cv2.imread("rose.jpg")
  # 灰度图片转换
  GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
  # 二进制阈值化处理
  r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
  # 显示图像
  cv2.imshow("src", src)
  cv2.imshow("result", b)
 
  if cv2.waitKey(0) == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
test22()


效果如下:


520b5d7fe8ffc4e0dabb43b62f3fd770.png


反阈值化为0

该方法先选定一个阈值,比如127

(1) 大于等于阈值127的像素点变为0 (2) 小于该阈值的像素点值保持不变

例如: 128->0 89->89

关键字为cv2.THRESH_TOZERO_INV,完整代码如下:

import cv2
def test22():
  src = cv2.imread("rose.jpg")
  # 灰度图片转换
  GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
  # 二进制阈值化处理
  r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
  # 显示图像
  cv2.imshow("src", src)
  cv2.imshow("result", b)
  if cv2.waitKey(0) == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
test22()


效果如下:


c4498ab5bffc83a0a90575e8cfca0ea2.png


阈值为0

该方法先选定一个阈值,比如127

(1) 大于等于阈值127的像素点,值保持不变

(2) 小于该阈值的像素点值设置为0

例如: 163->163 102->0

关键字为cv2.THRESH_TOZERO,完整代码如下:

import cv2
def test22():
  src = cv2.imread("rose.jpg")
  # 灰度图片转换
  GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
  # 二进制阈值化处理
  r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
  # 显示图像
  cv2.imshow("src", src)
  cv2.imshow("result", b)
 
  if cv2.waitKey(0) == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
test22()


效果如下:


79134d4e86ad86b64e665c0e1210949b.png


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。