标签： Image Thresholding

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。

阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。我们在之前的文章中简单介绍了OpenCV的基础知识，此篇进一步介绍OpenCV关于图像阈值的知识点。

1、常用的阈值方法：

• 全局阈值处理 — 本篇重点
• 局部阈值处理
• 自定义处理

2、OpenCV-Python Image Thresholding 图像阈值函数:

Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

参数：
    img:图像对象，必须是灰度图
    thresh:阈值
    maxval：最大值
    type:
        cv2.THRESH_BINARY:     小于阈值的像素置为0，大于阈值的置为maxval
        cv2.THRESH_BINARY_INV： 小于阈值的像素置为maxval，大于阈值的置为0
        cv2.THRESH_TRUNC：      小于阈值的像素不变，大于阈值的置为thresh
        cv2.THRESH_TOZERO       小于阈值的像素置0，大于阈值的不变
        cv2.THRESH_TOZERO_INV   小于阈值的不变，大于阈值的像素置0
返回两个值
    ret:阈值
    img：阈值化处理后的图像

注: INV 表示的是取反

3、阈值类型1：二进制阈值化 cv2.THRESH_BINARY

释义: 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。

4、阈值类型2：反二进制阈值化 cv2.THRESH_BINARY_INV

释义: 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）。

5、阈值类型3：截断阈值化 cv2.THRESH_TRUNC

释义: 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）。

6、阈值类型4：阈值化为0 cv2.THRESH_TOZERO

释义: 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。

7、阈值类型5：反阈值化为0 cv2.THRESH_TOZERO_INV

释义: 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。

8、代码示例

import cv2.cv2 as cv
#全局阈值
def OpenCV_threshold(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY)  #把输入图像灰度化
    #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)
    print("threshold value %s".format(ret))
    cv.namedWindow("binary0", cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow("binary0", binary)