OpenCV图像处理技术（Python）——阈值与平滑处理

OpenCV图像处理技术（Python）——阈值与平滑处理
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学习目标

1.能够使用相关函数实现图像阈值处理
2.能够根据图像选择适合的方法进行阈值处理
3.能够使用相关函数实现图像平滑处理
4.能使用滑块进行平滑处理

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学习内容

1.阈值处理

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
代码理解：
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），所赋予的值

type：二值化操作的类型，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

cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0

cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转

cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变

cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0

cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转

import cv2
import numpy as np

peppa = cv2.imread('peppa.jpg')
img=cv2.cvtColor(peppa,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Peppa',img)
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,200,255,cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh2 = cv2.threshold(img,200,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret,thresh3 = cv2.threshold(img,200,255,cv2.THRESH_TRUNC)
ret,thresh4 = cv2.threshold(img,200,255,cv2.THRESH_TOZERO)
ret,thresh5 = cv2.threshold(img,200,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
cv2.imshow('BINARY',thresh1)
cv2.imshow('BINARY_INV',thresh2)
peppa_body=cv2.bitwise_and(peppa,peppa,mask=thresh2)
cv2.imshow('peppa_body',peppa_body)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以下是运行结果：

滑块处理

import cv2
Type=0  #阈值处理类型值
Value=0 #使用的阈值
def onType(a):
    Type= cv2.getTrackbarPos(tType, windowName)
    Value= cv2.getTrackbarPos(tValue, windowName)
    ret, dst = cv2.threshold(img, Value,255, Type) 
    cv2.imshow(windowName,dst)
    
def onValue(a):
    Type= cv2.getTrackbarPos(tType, windowName)
    Value= cv2.getTrackbarPos(tValue, windowName)
    ret, dst = cv2.threshold(img, Value, 255, Type) 
    cv2.imshow(windowName,dst)

img = cv2.imread("peppa.jpg",0)
windowName = "Peppa"  #窗体名
cv2.namedWindow(windowName)
cv2.imshow(windowName,img)
#创建两个滑动条
tType = "Type"  #用来选取阈值处理类型的滚动条
tValue = "Value"    #用来选取阈值的滚动条
cv2.createTrackbar(tType, windowName, 0, 4, onType)
cv2.createTrackbar(tValue, windowName,0, 255, onValue) 
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以下是运行结果：

2.自适应阈值

cv2.adaptiveThreshold()

img=cv2.imread('peppa.jpg',0)
athdMEAN=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,7,5)
athdGAUS=cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,3)
cv2.imshow("athMEAN",athdMEAN)
cv2.imshow("athGAUS",athdGAUS)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下是运行结果：

3.Otsu阈值处理

img=cv2.imread('peppa.jpg',0)
ret,otsu=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("otsu",otsu)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下是运行结果：

4.平滑处理

模糊处理

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("peppa_gaussian.jpg")
blur = cv2.blur(img, (7, 7))
box = cv2.boxFilter(img,-1,(7,7), normalize=True)  
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (7, 7), 10) 
median = cv2.medianBlur(img, 7)
bilater=cv2.bilateralFilter(img,9,75,75)
kernel = np.array((
        [-2, -1, 0],
        [-1,1,1],
        [0, 1, 2]), dtype="float32")
filter2D=cv2.filter2D(img,-1,kernel)#https://my.oschina.net/u/4306156/blog/3598055
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('blur',blur)
cv2.imshow('box',box)
cv2.imshow('gaussian',gaussian)
cv2.imshow('median',median)
cv2.imshow('bilater',bilater)
cv2.imshow('filter2D',filter2D)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以下是运行结果：

总结

今天学习了OpenCV之中的阈值与平滑处理，学会如何剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。在这里感谢傅老师。