OpenCV Python入门教程实际操作：图像阈值

OpenCV Python入门教程：图像阈值

图像阈值是一种基本的图像处理技术，它可以将图像中的像素值分为两个或多个类别。在OpenCV中，阈值操作通常用于将图像成为二值图像，即只有两个灰度级别：黑色和白色。以下是一个使用OpenCV进行图像阈值操作的入门教程。

### 环境准备

在起初之前，请确保你已经安装了Python和OpenCV。以下是在Python中安装OpenCV的命令：

bash

pip install opencv-python

### 导入必要的库

python

import cv2

import numpy as np

### 读取图像

首先，我们需要读取一张图像。这里我们使用OpenCV的`cv2.imread()`函数来加载一张图片。

python

# 读取一张图片，这里使用的是灰度模式

image = cv2.imread('path_to_image', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

### 阈值操作

OpenCV提供了多种阈值操作方法，其中最常用的是`cv2.threshold()`函数。这个函数需要三个参数：源图像、阈值和最大值。

python

# 阈值和最大值

threshold_value = 128

max_value = 255

# 应用阈值操作

_, thresholded_image = cv2.threshold(image, threshold_value, max_value, cv2.THRESH_BINARY)

在这个例子中，我们设置了阈值为128，这意味着所有大于或等于128的像素将被设置为最大值255（白色），而所有小于128的像素将被设置为0（黑色）。

### 可选参数

`cv2.threshold()`函数还接受一些可选参数，如：

- `cv2.THRESH_BINARY`: 创建一个二值图像，所有高于阈值的像素将被设置为最大值，所有低于阈值的像素将被设置为最小值。

- `cv2.THRESH_BINARY_INV`: 与`cv2.THRESH_BINARY`相反，所有高于阈值的像素将被设置为最小值，所有低于阈值的像素将被设置为最大值。

- `cv2.THRESH_TRUNC`: 所有高于阈值的像素将被设置为阈值。

- `cv2.THRESH_TOZERO`: 所有高于阈值的像素将被设置为0。

- `cv2.THRESH_TOZERO_INV`: 所有低于阈值的像素将被设置为0。

### 阈值与自适应阈值

有时，直接使用固定阈值也许不是最佳选择。在这种情况下，我们可以使用自适应阈值，它依图像中每个像素的邻域来计算阈值。

python

# 自适应阈值

adaptive_thresholded_image = cv2.adaptiveThreshold(

image,

255,

cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,

cv2.THRESH_BINARY,

11,

2

)

在这个例子中，我们使用了高斯自适应方法，邻域大小为11x11，C值为2。

### 显示最终

最后，我们可以使用`cv2.imshow()`函数来显示原始图像和阈值处理后的图像。

python

# 显示原始图像

cv2.imshow('Original Image', image)

# 显示二值图像

cv2.imshow('Thresholded Image', thresholded_image)

# 显示自适应阈值图像

cv2.imshow('Adaptive Thresholded Image', adaptive_thresholded_image)

# 等待用户按键后关闭所有窗口

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

### 代码总结

以下是完整的代码示例：

python

import cv2

import numpy as np

# 读取一张图片，这里使用的是灰度模式

image = cv2.imread('path_to_image', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 阈值和最大值

threshold_value = 128

max_value = 255

# 应用阈值操作

_, thresholded_image = cv2.threshold(image, threshold_value, max_value, cv2.THRESH_BINARY)

# 自适应阈值

adaptive_thresholded_image = cv2.adaptiveThreshold(

image,

255,

cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,

cv2.THRESH_BINARY,

11,

2

)

# 显示原始图像

cv2.imshow('Original Image', image)

# 显示二值图像

cv2.imshow('Thresholded Image', thresholded_image)

# 显示自适应阈值图像

cv2.imshow('Adaptive Thresholded Image', adaptive_thresholded_image)

# 等待用户按键后关闭所有窗口

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

通过以上教程，你现在已经了解了怎样在OpenCV中使用阈值操作。阈值操作是图像处理中的基本步骤，它在图像分割、特征提取和其他图像处理任务中非常有用。

本文由IT视界版权所有,禁止未经同意的情况下转发