【OpenCV 例程200篇】37. 图像的灰度化处理和二值化处理(cv2.threshold)
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【OpenCV 例程200篇】37. 图像的灰度化处理和二值化处理
按照颜色对图像进行分类,可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。
- 二值图像:只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示,0 表示黑色,1 表示白色。
- 灰度图像:只有灰度的图像。每个像素点用 8bit 数字 [0,255] 表示灰度,如:0 表示纯黑,255 表示纯白。
- 彩色图像:彩色图像通常采用红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)三个色彩通道的组合表示。
OpenCV 中彩色图像使用 BGR 格式。彩色图像进行灰度化处理,可以在读取图像文件时直接读取为灰度图像,也可以通过颜色空间转换函数 cv2.cvtColor 将彩色图像转换为灰度图像。
灰度化处理相关函数和例程介绍,详见 [OpenCV 学习课-2.图像读取与显示]。
# 1.1 图像的读取imgFile = "../images/imgLena.tif" # 读取文件的路径img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1) # flags=1 读取彩色图像(BGR)img2 = cv2.imread(imgFile, flags=0) # flags=0 读取为灰度图像# 1.10 图像显示(plt.imshow)imgRGB = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 图片格式转换:BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)imGray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图片格式转换:BGR(OpenCV) -> Gray
进一步地,通过函数 cv2.threshold 可以对图像进行二值化处理。
函数说明:
cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst
函数 threshold() 可以将灰度图像转换为二值图像,图像完全由像素 0 和 255 构成,呈现出只有黑白两色的视觉效果。
灰度阈值化通过选取的灰度阈值 thresh,将每个像素的灰度值与阈值进行比较,将灰度大于阈值的像素点置为最大灰度,小于阈值的像素点置为最小灰度,得到二值图像,可以突出图像轮廓,把目标从背景中分割出来。
参数说明:
- scr:变换操作的输入图像,nparray 二维数组,必须是单通道灰度图像!
- thresh:阈值,取值范围 0~255
- maxval:填充色,取值范围 0~255,一般取 255
- type:变换类型
- cv2.THRESH_BINARY:大于阈值时置 255,否则置 0
- cv2.THRESH_BINARY_INV:大于阈值时置 0,否则置 255
- cv2.THRESH_TRUNC:大于阈值时置为阈值 thresh,否则不变(保持原色)
- cv2.THRESH_TOZERO:大于阈值时不变(保持原色),否则置 0
- cv2.THRESH_TOZERO_INV:大于阈值时置 0,否则不变(保持原色)
- cv2.THRESH_OTSU:使用 OTSU 算法选择阈值
- 返回值 retval:返回二值化的阈值
- 返回值 dst:返回阈值变换的输出图像
注意:
- 函数 cv2.threshold 进行固定阈值的二值化处理;函数 cv2.adaptiveThreshold 为自适应阈值的二值化处理函数,可以通过比较像素点与周围像素点的关系动态调整阈值。
- 确切地说,只有 type 为 cv2.THRESH_BINARY 或 cv2.THRESH_BINARY_INV 时输出为二值图像,其它变换类型时进行阈值处理但并不是二值处理。
例程:1.47 图像的二值变换(固定阈值)
# 1.47 固定阈值二值变换img = cv2.imread("../images/imgLena.tif") # 读取彩色图像(BGR)imgGray = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=0) # flags=0 读取为灰度图像# imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 颜色转换:BGR(OpenCV) -> Gray# cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dstret1, img1 = cv2.threshold(imgGray, 63, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 转换为二值图像, thresh=63ret2, img2 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 转换为二值图像, thresh=127ret3, img3 = cv2.threshold(imgGray, 191, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 转换为二值图像, thresh=191ret4, img4 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 逆二值图像,BINARY_INVret5, img5 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) # TRUNC 阈值处理,THRESH_TRUNCret6, img6 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) # TOZERO 阈值处理,THRESH_TOZEROplt.figure(figsize=(9, 6))titleList = ["1. BINARY(thresh=63)", "2. BINARY(thresh=127)", "3. BINARY(thresh=191)", "4. THRESH_BINARY_INV", "5. THRESH_TRUNC", "6. THRESH_TOZERO"]imageList = [img1, img2, img3, img4, img5, img6]for i in range(6):plt.subplot(2, 3, i+1), plt.title(titleList[i]), plt.axis('off')plt.imshow(imageList[i], 'gray') # 灰度图像 ndim=2plt.show()
(本节完)
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【第4章:灰度变换与直方图】
37. 图像的灰度化处理和二值化处理
38. 图像的反色变换(图像反转)
39. 图像灰度的线性变换
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