【OpenCV】44 自适应阈值算法

44 自适应阈值算法

代码

import cv2 as cv
import numpy as np

# 自适应方法类型:
# ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1
# ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C = 0

src = cv.imread("../images/text1.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
h, w = src.shape[:2]

# 自适应阈值分割 adaptiveThreshold
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 25, 10)
cv.imshow("binary", binary)

result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=src.dtype)
result[0:h,0:w,:] = src
result[0:h,w:2*w,:] = cv.cvtColor(binary, cv.COLOR_GRAY2BGR)
cv.putText(result, "input", (10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.putText(result, "adaptive threshold", (w+10, 30), cv.FONT_ITALIC, 1.0, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("result", result)
cv.imwrite("D:/binary_result.png", result)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

【OpenCV】44 自适应阈值算法_第1张图片

解释

OpenCV中的自适应阈值算法主要是基于均值实现,根据计算均值的方法不同分为盒子模糊均值与高斯模糊均值,然后使用原图减去均值图像,得到的差值图像进行自适应分割,相关的API如下:

	dst	=	cv.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]	)
  • maxValue:分配给满足条件的像素的非零值
  • aptiveMethod:要使用的自适应阈值算法,请参见AdaptiveThresholdTypes。
  • thresholdType:阈值类型必须为THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV。
  • blockSize :用于计算像素阈值的像素邻域的大小:3、5、7,依此类推。
  • C:从平均值或加权平均值中减去的常数。通常,它是正的,但也可能是零或负的。

自适应方法类型:
ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C = 1
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C = 0

当阈值操作类型thresholdType为:THRESH_BINARY
二值图像 = 原图 – 均值图像 > -C ? 255 : 0

当阈值操作类型thresholdType为:THRESH_BINARY_INV
二值图像 = 原图 – 均值图像 > -C ? 0 : 255


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