【OpenCV图像处理】1.14 基本阈值操作

P14、基本阈值操作

• 图像阈值 threshold

  • 阈值 是什么？简单点说是把图像分割的标尺，这个标尺是根据什么产生的，阈值产生算法？阈值类型。（Binary segmentation）

• 阈值类型

  • 下列图中红色部分表示图像像素点src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
    

  • 阈值二值化(threshold binary)

    • 

    • 即大于阈值的取maxVal，小于阈值的取0

  • 阈值反二值化(threshold binary Inverted)

    • 

  • 截断 (truncate)

    • 

  • **阈值取零 **(threshold to zero)

    • 

  • 阈值反取零 (threshold to zero inverted)

    • 公式 & 图形：

• 各自枚举值对应的含义

• 不知道阈值是多少，应该怎样计算？

  • 使用THRESH_OTSU或者THRESH_TRIANGLE枚举值，自动算阈值，自动帮我们计算，自己输入的没用。

完整代码：

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

#ifndef P15
#define P15 15
#endif

#if P15
Mat src;
Mat gray_src,dest;
int threshold_value = 127;
int threshold_max = 255;
int type_value = 2;
int type_max = 4;
const char* output_title = "binary image";

//这里回调函数只能是两个参数，多个参数不能使用
void Threshold_demo( int, void *)
{
    cvtColor(src, gray_src, CV_RGB2GRAY);
    // 单通道
    threshold(gray_src, dest, threshold_value, threshold_max, THRESH_BINARY | type_value);
    //threshold(gray_src, dest, 0, 255, THRESH_TRIANGLE | type_value);
    imshow(output_title, dest);
    return ;
}
#endif

int main() {
    std::string path = "../fei.JPG";
    cv::Mat img = cv::imread(path, 5);

    if(img.empty())
    {
        std::cout << "open file failed" << std::endl;
        return -1;
    }
#if P15 //P15 阈值处理
    src = img; 
    namedWindow("input image", WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow(output_title, WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input image", src);
    createTrackbar("Threshold value:", output_title,
            &threshold_value, threshold_max, Threshold_demo);
    createTrackbar("Type value:", output_title,
        &type_value, type_max, Threshold_demo);
    Threshold_demo(0, 0);

#endif
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}

运行结果：

针对上述代码的几点说明：

1. 使用下面的语句是因为自己这几次的代码都放在一个文件中，如果采用注释的方式，需要先加很多注释，后续才能知道对应的代码，将会非常麻烦。经过几次迭代，终于进化出以下语句，后面只用修改下面的第1、2条语句中的P值就可以实现代码的执行。完美！

   #ifndef P15
   #define P15 15
   #endif
   
   #if P15
   .....
   #endif
   

2. 在执行上面的代码过程中，遇到了不能显示bar的问题，原因有如下几个方面：
   1. createTrackbar函数的第2个参数指示了将展示bar的窗口，所以需要回调函数Threshold_demo中的imshow窗口名应与其保持一致。
   2. 解决了上面这个问题，还是不能显示bar，后来经过调试，才知道是窗口大小的问题导致的，添加namedWindow(output_title, WINDOW_AUTOSIZE);后问题解决。
3. 另一个问题，threshold函数是针对单通道图像进行操作，所以需要进行转换，不转换将会遇到 【OpenCV错误】error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'threshold’错误。