OpenCV C++ 简单小技巧 - 阀值 (4

阀值

Mat f1,f2,f3,f4,f5;
threshold(frame, f1, 127, 255, THRESH_BINARY);
threshold(frame, f2, 127, 255, THRESH_BINARY_INV);
threshold(frame, f3, 127, 255, THRESH_TRUNC);
threshold(frame, f4, 127, 255, THRESH_TOZERO);
threshold(frame, f5, 127, 255, THRESH_TOZERO_INV);

阀值第二项255，只对THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 有效， 越小整体亮度越暗，越大差异越明显

类型	说明	最小	最大
THRESH_BINARY	黑白分离，亮色变白，暗色变黑	白色	黑色
THRESH_BINARY_INV	黑白分离反向，越亮越黑	黑色	白色
THRESH_TRUNC	像从源过渡到黑色渐变一样	黑色	源图像
THRESH_TOZERO	低于阀值变黑，高于阀值保持原色	源图像	黑色
THRESH_TOZERO_INV	低于阀值保持原色，高于阀值变黑	黑色	源图像

偏小

image.png

偏大

image.png

image.png

自适应阀值

Mat f1,f2,f3;
threshold(frame, f1, _s1.value, _s2.value, THRESH_BINARY);
adaptiveThreshold(frame, f2, _s2.value, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);
adaptiveThreshold(frame, f3, _s2.value, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11,2);

image.png

二值化

模糊+二值化可以明显去掉噪点

threshold(frame, f2, _s1.value, _s2.value, THRESH_OTSU);
GaussianBlur(frame, f3, {21,21}, 0);
threshold(f3, f4, _s1.value, _s2.value, THRESH_BINARY+THRESH_OTSU);

image.png

image.png

阀值的作用就是为了简化图像运算，降低运算复杂度，为智能识别提供更优的前期铺垫。