【Emgu.CV教程】第17篇 、色彩处理之Threshold()二值化

        这篇讲的二值化的内容非常重要，需要仔细看呦。我在上一篇讲的是灰度图，在图像分析过程中，得到灰度图的下一步，常常是把其转换成二值化图像。什么是二值化图像呢，从直观上看，他就是这样的：

        这张   六角星.jpg  之前就用过，从视觉效果上看他就是二值化图像。 二值化图像就是一种特殊的灰度图，我们都知道灰度图是单通道的，其像素值在[0,255]的闭区间内分布。而二值化图形，就是只用0和255这两个数值，来表示一个灰度图，非黑即白，没有灰色地带。就像上面  六角星.jpg ，周围都是像素值为0的点，只有中间部分出现像素值为255的点，这些值为255的点组成了一个六角星。

       二值化图像，忽略了原始图像中的大部分细节，但是更容易提取出有用的区域。比如轮廓提取、图像分割、OCR识别。

        二值化的函数，在Emgu.CV中定义是Threshold()，其说明是这样的：

public static double Threshold(
    IInputArray src,  // 输入图像
    IOutputArray dst,  // 输出图像
    double threshold, // 设定阈值
    double maxValue, // 输出图像的最大值灰度值，一般设为255
    ThresholdType thresholdType // 二值化的类型
)

        其中ThresholdType共有8中，分别是：

• ThresholdType.Binary，灰度值大于设定阈值threshold的设置为最大灰度值maxValue，其余设置为0。
• ThresholdType.BinaryBinaryInv，灰度值不大于设定阈值threshold的设置为最大灰度值maxValue，其余设置为0
• ThresholdType.Trunc，灰度值大于设定阈值threshold的设置为设定阈值threshold，其余部分保持不变，此时不需要maxValue这个参数。
• ThresholdType.ToZero，灰度值小于设定阈值threshold的像素设为0，其余部分保持不变，此时不需要maxValue这个参数。
• ThresholdType.ToZeroInv，灰度值大于设定阈值threshold的像素设为0，其余部分保持不变，此时不需要maxValue这个参数。
• ThresholdType.Mask，带掩码。
• ThresholdType.Otsu，使用大津算法来选择最佳阈值，并进行二值化，不需要threshold和maxValue这两个参数。
• ThresholdType.Triangle，使用Triangle算法来算最佳阈值，并进行二值化，不需要threshold和maxValue这两个参数。

        下面对这8中用法举例说明，以 烟花.jpg  举例。

        转为灰度图是这样的：

1、ThresholdType.Binary

        假设输出两次二值化图像，第一次的设定阈值threshold = 100，最大灰度值maxValue = 255，第二次的设定阈值threshold = 180，最大灰度值maxValue = 255，代码如下：

CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat1, 100, 255, ThresholdType.Binary);
CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat2, 180, 255, ThresholdType.Binary);

       两次二值化结果如下图所示,是不是右边的图像白色部分比左边的少很多。为什么呢，因为第二幅图像的设定阈值threshold = 180，也就是函数会把大于180的部分转换成255。第一幅图片是大于100的部分就转换成了255，当然白色区域比第二幅的多。

2、ThresholdType.BinaryInv

        假设输出两次二值化图像，第一次的设定阈值threshold = 100，最大灰度值maxValue = 255，第二次的设定阈值threshold = 180，最大灰度值maxValue = 255，代码如下：

CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat1, 100, 255, ThresholdType.BinaryInv);
CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat2, 180, 255, ThresholdType.BinaryInv);

       两次二值化结果如下图所示,是不是右边的图像黑色部分比左边的少很多。为什么呢，因为第二幅图像的设定阈值threshold = 180，也就是函数会把不大于180的转换成255。第一幅图片是不大于100的部分转换成255，当然黑色区域比第二幅的多。

       其实ThresholdType.BinaryInv得到的结果，就是ThresholdType.Binary的结果反色。 

3、ThresholdType.Trunc

        假设输出两次二值化图像，第一次的设定阈值threshold = 100，最大灰度值maxValue = 255，第二次的设定阈值threshold = 180，最大灰度值maxValue = 255，代码如下：

CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat1, 100, 255, ThresholdType.Trunc);
CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat2, 180, 255, ThresholdType.Trunc);

       两次二值化结果如下图所示,是不是右边的图像烟花区域比左边图像烟花区域亮。为什么呢，因为第二幅图像的设定阈值threshold = 180，也就是函数会把大于180的部分转换成180，其余的保持不变。第一幅图片是大于100的部分转换成100，其余保持不变，结果就是这样。在这种模式下maxValue不起作用。

4、ThresholdType.ToZero

        假设输出两次二值化图像，第一次的设定阈值threshold = 100，最大灰度值maxValue = 255，第二次的设定阈值threshold = 180，最大灰度值maxValue = 255，代码如下：

CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat1, 100, 255, ThresholdType.ToZero);
CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat2, 180, 255, ThresholdType.ToZero);

       两次二值化结果如下图所示,第一幅图片是小于100的部分转换成0，其余保持不变。第二幅图片是小于180的部分转换成0，其余保持不变，maxValue这个参数其实是不起作用的。

 

5、ThresholdType.ToZeroInv

        假设输出两次二值化图像，第一次的设定阈值threshold = 100，最大灰度值maxValue = 255，第二次的设定阈值threshold = 180，最大灰度值maxValue = 255，代码如下：

CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat1, 100, 255, ThresholdType.ToZeroInv);
CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat2, 180, 255, ThresholdType.ToZeroInv);

       两次二值化结果如下图所示,第一幅图片是大于100的部分转换成0，其余保持不变。第二幅图片是大于180的部分转换成0，其余保持不变，maxValue这个参数其实是不起作用的。

6、ThresholdType.Mask

        不知道怎么用... ...

7、ThresholdType.Otsu

        假设输出两次二值化图像，第一次的设定阈值threshold = 100，最大灰度值maxValue = 255，第二次的设定阈值threshold = 180，最大灰度值maxValue = 255，代码如下：

CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat1, 100, 255, ThresholdType.Otsu);
CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat2, 180, 255, ThresholdType.Otsu);

       两次二值化结果是一样的，因为它采用了Otsu算法，与设定阈值threshold和最大灰度值maxValue是无关的。

8、ThresholdType.Triangle

        假设输出两次二值化图像，第一次的设定阈值threshold = 100，最大灰度值maxValue = 255，第二次的设定阈值threshold = 180，最大灰度值maxValue = 255，代码如下：

CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat1, 100, 255, ThresholdType.Triangle);
CvInvoke.Threshold(srcMat, dstMat2, 180, 255, ThresholdType.Triangle);

       两次二值化结果是一样的，因为它采用了Triangle算法，与设定阈值threshold和最大灰度值maxValue也是无关的。

        总结： ThresholdType.Mask不会用，读者自己去试试吧。ThresholdType.Otsu和ThresholdType.Triangle算法，与参数无关，都是Emgu.CV自己完成的，具体是怎么做的，读者自己可以找一找资料。另外五种，ThresholdType.Binary和ThresholdType.BinaryInv是最常用的。五种算法怎么使用，需要读者自己理解概念。

        到现在还迷糊呢，那看看下面这张图：

        这几种用法的区分很清晰了吧，到胃不到胃，简单不简单。 

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