python阈值分割_opencv 阈值分割的具体使用

阈值分割

像素图

原始图像像素图见下面

红色线：标注一条阈值线

二进制阈值化

首先设定一条阀值线如127

大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)

小于127的像素点灰度值设为0

反二进制阈值化首先设定一条阀值线如127

大于127的像素点灰度值设为最小为0

小于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)

截断阈值化首先选定一个阀值，大于该阈值的像素点呗设定为该阈值，小于该阈值的不变

如：阈值127，大于127的像素点值为127；小于127的不变

反阈值化为0

先选定一个阈值，然后做如下处理：

大于等于该阈值的像素点变为0，

小于该阈值的像素点不变。

阈值化为0

先选定一个阈值，然后做如下处理：

大于等于该阈值的像素点不变，

小于该阈值的像素点变为0。

threshold函数

threshold:中文阈值

方法：

retval,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)

retval:阈值一般和thresh相同

dst:处理结果的图像

src:原始图像

thresh:阈值，阈值线，对应上文的红线

maxval:最大值,阈值分割后指定的最大值，有1和255。最大值为1对应是二值化图像数据

type：类型,指定那种阈值

threshold 二进制阈值

把亮的处理成白色，暗的处理成黑色

区别二值化阈值：二值化只有0,1。

二进制阈值：可以有其他两个数。二值化是特殊的二进制阈值。

cv2.THRESH_BINARY

算例：设定阈值为127

import cv2

a=cv2.imread('lenacolor.png')#

r,b=cv2.threshold(a,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

print('r',r)

cv2.imshow('a',a)

cv2.imshow('b',b)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

结果：

图中像素只有0,255

print(b)

threshold 反二进制阈值

把亮的处理成黑色，暗的处理成白色

修改前文代码

cv2.THRESH_BINARY_INV

threshold 截断阈值

亮的不能太亮，有上限，暗的不变

cv2.THRESH_TRUNC

threshold 反阈值化为0

把比较亮的部分处理成0成黑色，小于等于阈值的像素点不变

cv2.THRESH_TOZERO_INV

threshold 阈值化为0

比较亮的部分不变，比较暗的部分处理成黑色为0

cv2.THRESH_TOZERO

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