Opencv学习笔记（一）---阈值处理和轮廓检测

本系列会完成一些任务，顺便讲解里面的一部分相关代码，本系列为opencv的学习笔记，实践篇将应用学习笔记完成一系列OCR任务

opencv博客汇：

1.阈值处理和轮廓检测
1.0 阈值轮廓的实践

阈值处理

1.固定阈值

作用：选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.
函数为cv2.threshold()

‘ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)’

这个函数有四个参数，

• src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
• dst： 输出图
• thresh： 阈值
• maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定，默认为超过），所赋予的值
• type：二值化操作的类型
  常用类型有：
  • cv2.THRESH_BINARY（黑白二值）
  • cv2.THRESH_BINARY_INV（黑白二值反转）
  • cv2.THRESH_TRUNC （得到的图像为多像素值）
  • cv2.THRESH_TOZERO
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV

该函数有两个返回值，第一个retVal（得到的阈值值），第二个就是阈值化后的图像。

2.自适应阈值

前面看到简单阈值是一种全局性的阈值，只需要规定一个阈值值，
整个图像都和这个阈值比较。而自适应阈值可以看成一种局部性的阈值，
通过规定一个区域大小，比较这个点与区域大小里面像素点的平均值（或者其
他特征）的大小关系确定这个像素点是属于黑或者白（如果是二值情况）。

‘dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, Block Size, C)’

• src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图

• dst： 输出图

• maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值

• thresh_type： 阈值的计算方法，包含以下2种类型：
  cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C； 领域内均值
  cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C. 领域内像素点加权和，权重为一个高斯窗口

• type：二值化操作的类型，与固定阈值函数相同，包含以下5种类型：
  cv2.THRESH_BINARY；
  cv2.THRESH_BINARY_INV；
  cv2.THRESH_TRUNC；
  cv2.THRESH_TOZERO；
  cv2.THRESH_TOZERO_INV.

• Block Size： 图片中选择区域大小

• C ：阈值计算方法中的常数项 阈值等于均值或者加权值减去这个常数（为0相当于阈值 就是求得领域内均值或者加权值）

3.Otsu 滤波

在cv2.threshold的方法参数中加上语句cv2.THRESH_OTSU，可以自动寻找比较适合的阈值
‘ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)’

轮廓检测

1.cv2.findContours()

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])

• 第一个参数是寻找轮廓的图像；

• 第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）：
  cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
  cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
  cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。 如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层
  cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。

• 第三个参数method为轮廓的近似办法
  cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
  cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
  cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

返回值有两个：
contour返回值：
cv2.findContours()函数首先返回一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。
hierarchy返回值：
此外，该函数还可返回一个可选的hiararchy结果，这是一个ndarray，其中的元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。