opencv: 阈值处理(cv2.threshold) 探究(图示+源码)

cv2.threshold 探究

API定义：

OpenCV 3.2.0 中，阈值处理的 api 定义如下：

cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)

即：

cv2.threshold (源图片, 阈值, 填充色, 阈值类型)

Args：

1. src：源图片，必须是单通道
2. thresh：阈值，取值范围0～255
3. maxval：填充色，取值范围0～255
4. type：阈值类型，具体见下表

阈值类型表：

阈值	小于阈值的像素点	大于阈值的像素点
0	置0	置填充色
1	置填充色	置0
2	保持原色	置灰色
3	置0	保持原色
4	保持原色	置0

图示：

左半边为（单通道）源图片；
右半边为（阈值设为150，填充色设为100）在 不同阈值类型 的取值下生成的（单通道）阈值处理图片。

type = 0 ：此时小于阈值的像素点置0，大于阈值的像素点置填充色

type = 1 ：此时小于阈值的像素点置填充色，大于阈值的像素点置0

type = 2 ：此时小于阈值的像素点保持原色，大于阈值的像素点置灰色

type = 3 ：此时小于阈值的像素点置0，大于阈值的像素点保持原色

type = 4 ：此时小于阈值的像素点保持原色，大于阈值的像素点置0

完整源码

附上我自己写的实验源码：

# coding=utf-8

origin_pic = './pic/1.jpg'
save_folder = './generated_pics'

# 新建文件夹，用于存放新生成的阈值图片
import shutil
try:
    shutil.rmtree(save_folder)
except OSError:
    pass
import os
os.makedirs(save_folder)

# 读取待处理图片，并转换成单通道图片
import cv2
img = cv2.imread(origin_pic)
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对 cv2.threshold 的 type 参数进行 0~6 的实验
import numpy as np
for type in range(0, 5, 1):
    _, thresh = cv2.threshold(src=imgray, thresh=150, maxval=100, type=type)
    concat_pic = np.concatenate([imgray, thresh], axis=1)
    cv2.imwrite('./generated_pics/type={}.jpg'.format(type), concat_pic)