【拜小白opencv】21-固定阈值化：Threshold()函数

常言道“温故而知新”，写此文章就是对自己目前学习内容的小小的总结与记录。

本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。

博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。

若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。

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1-Threshold()函数--固定阈值化操作

OpenCV提供了阈值化函数threshold()，是对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像，有5种阈值化类型参数可供选择，下面来看看threshold()函数的定义：

double threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type );

参数说明：

• 第一个参数：InputArray类型的src，输入数组，填单通道，8位或32位浮点类型Mat即可。即为输入图像。
• 第二个参数：函数运算后的结果存放在这。即为输出图像（与输入图像同样的尺寸和类型）。
• 第三个参数：double类型的thresh，阈值的具体值。根据需要自行设置。
• 第四个参数：表示预设最大值，使用THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV类型。
• 第五个参数：int类型的type，表示阈值化处理的类型。具体有5类，见下文。

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2-阈值化的类型

Threshold()函数有5种阈值化类型，为了解释阈值分割的过程，我们来看一个简单有关像素灰度的图片，该图如下。该图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。

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2-1阈值类型1：二进制阈值化--THRESH_BINARY

• 该阈值化类型如下式所示:

  
  

• 解释：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。

                      
  

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2-2阈值类型2：反二进制阈值化--THRESH_BINARY_INV

• 该阈值类型如下式所示：

  
  

• 解释：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）。

                       
  

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2-3阈值类型3：截断阈值化--THRESH_TRUNC

• 该阈值化类型如下式所示：

  
  

• 解释：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）。

                      
  

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2-4阈值类型4：阈值化为0--THRESH_TOZERO

• 该阈值类型如下式所示：

  
  

• 解释：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。

                       
  

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2-5阈值类型5：反阈值化为0--THRESH_TOZERO_INV

• 该阈值类型如下式所示：

  
  

• 解释：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。

                       
  

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对应在函数里的第五个参数标识符：

• 0：二进制阈值化----THRESH_BINARY
• 1：反二进制阈值化----THRESH_BINARY_INV
• 2：截断阈值化：大于该阈值的像素点被设定为该阈值----THRESH_TRUNC
• 3：阈值化为0：低于阈值被设置为0----THRESH_TOZERO
• 4：反阈值化为0：超过阈值被设置为0----THRESH_TOZERO_INV
• 8：OTSU阈值化----CV_THRESH_OTSU

这个OTSU是OpenCV里已经实现好的，用起来比上一篇文章方便。 【拜小白opencv】20-OTSU阈值化实现；OTSU最大类间方差法

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3-代码演示

#include             
#include             
#include            
#include           
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	//------------【1】读取源图像并检查图像是否读取成功------------  
	Mat srcImage = imread("D:\\OutPutResult\\ImageTest\\build.jpg");
	if (!srcImage.data)
	{
		cout << "读取图片错误，请重新输入正确路径！\n";
		system("pause");
		return -1;
	}
	imshow("【源图像】", srcImage);
	//------------【2】灰度转换------------  
	Mat srcGray;
	cvtColor(srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY);
	imshow("【灰度图】", srcGray);
	//------------【3】初始化相关变量---------------
	Mat dstImage;	//创建输出图像
	int thresholdValue = 125; //初始化阈值参数
	const int maxVal = 255; //预设最大值
	int thresholdType = 4;	//阈值类型
	/*
		阈值类型有如下几种：
		0：二进制阈值化--THRESH_BINARY
		1：反二进制阈值化--THRESH_BINARY_INV
		2：截断阈值化：大于该阈值的像素点被设定为该阈值--THRESH_TRUNC
		3：阈值化为0：低于阈值被设置为0--THRESH_TOZERO
		4：反阈值化为0：超过阈值被设置为0--THRESH_TOZERO_INV
		8：OTSU阈值化--CV_THRESH_OTSU
	*/
	//-----------【4】固定阈值化操作-----------------------
	threshold(srcGray, dstImage, thresholdValue, maxVal, thresholdType);

	imshow("【阈值化后图像】", dstImage);
	waitKey(0);
	return 0;
}

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4-显示结果

为了观察五种阈值的效果，做了5次实验。 阈值设置为 int thresholdValue = 125; 

当代码中 int thresholdType = 0; 时，即为二进制阈值化，结果如下：

当代码中  int thresholdType = 1;   时，即为反 二进制阈值化 ，结果如下：

当代码中  int thresholdType = 2;   时，即为 截断阈值化 ，结果如下：

当代码中 int thresholdType = 3; 时，即为阈值化为0，结果如下：

当代码中 int thresholdType = 4; 时，即为反阈值化为0，结果如下：

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5-程序说明

Threshold()函数使用很简单，没什么难点，根据自己需要设置阈值初始值，选择好阈值的类型。

下一节，将介绍另一种阈值方法，自适应阈值adaptiveThreshold()函数。

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参考文章：基本的阈值操作