OpenCV二值化方法

cvThreshold是opencv库中的一个函数

　　作用：函数 cvThreshold 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。(cvCmpS 也可以达到此目的) 或者是去掉噪声，例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定。

　　形式：void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );

　　src：原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数)。dst：输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit。

　　threshold：阈值

　　max_value：使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。

　

本函数支持的对图像取阈值的方法由 threshold_type 确定:

threshold_type=CV_THRESH_BINARY:

dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>threshold 0, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:

dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold; dst(x,y) = max_value, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:

dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold;   dst(x,y) = src(x,y), otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:

dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold ;  dst(x,y) = 0, otherwise.

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:

dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold ;  dst(x,y) = src(x,y), otherwise.

值得一说的是threshold_type可以使用CV_THRESH_OTSU类型，这样该函数就会使用大律法OTSU得到的全局自适应阈值来进行二值化图片，而参数中的threshold不再起        作用。比如：cvThreshold( dst, dst,300 , 255,   CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);这种方法对于灰度直方图呈现二峰特征的图片处理起来效果很好。当然你也可以使用已有的OTSU算法来计算该阈值。如下：

int otsu(const IplImage *src_image) //大津法求阈值
{
double sum = 0.0;
double w0 = 0.0;
double w1 = 0.0;
double u0_temp = 0.0;
double u1_temp = 0.0;
double u0 = 0.0;
double u1 = 0.0;
double delta_temp = 0.0;
double delta_max = 0.0;

//src_image灰度级
int pixel_count[256]={0};
float pixel_pro[256]={0};
int threshold = 0;
uchar* data = (uchar*)src_image->imageData;
//统计每个灰度级中像素的个数
for(int i = 0; i < src_image->height; i++)
{
for(int j = 0;j < src_image->width;j++)
{
pixel_count[(int)data[i * src_image->width + j]]++;
sum += (int)data[i * src_image->width + j];
}
}
    cout<<"平均灰度："<height * src_image->width )<height * src_image->width );
}
//遍历灰度级[0,255],寻找合适的threshold
for(int i = 0; i < 256; i++)
{
w0 = w1 = u0_temp = u1_temp = u0 = u1 = delta_temp = 0;
for(int j = 0; j < 256; j++)
{
if(j <= i)   //背景部分
{
w0 += pixel_pro[j];
u0_temp += j * pixel_pro[j];
}
else   //前景部分
{
w1 += pixel_pro[j];
u1_temp += j * pixel_pro[j];
}
}
u0 = u0_temp / w0;
u1 = u1_temp / w1;
delta_temp = (float)(w0 *w1* pow((u0 - u1), 2)) ;
if(delta_temp > delta_max)
{
delta_max = delta_temp;
threshold = i;
}
}
return threshold;
}