Python-OpenCV中的图像处理-图像阀值
- 图像阈值
- 单阈值
- 自适应阈值
- Otsu's二值化
图像阈值
单阈值
与名字一样，这种方法非常简单。但像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值。第三个参数就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 OpenCV提供了多种不同的阈值方法，这是有第四个参数来决定的。这些方法包括：
- cv2.THRESH_BINARY
- cv2.THRESH_BINARY_INV
- cv2.THRESH_TRUNC
- cv2.THRESH_TOZERO
- cv2.THRESH_TOZERO_INV
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# 单阈值
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/colorscale_bone.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)ret,thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret,thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
ret,thresh4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret,thresh5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)titles = ['original', 'binary', 'binary-inv', 'trunc', 'tozero', 'tozero-inv']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]for i in range(6):plt.subplot(2,3,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray'),plt.title(titles[i])plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.show()
自适应阈值
在前面的部分我们使用是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。当时这种方法并不适应与所有情况，尤其是当同一幅图像上的不同部分的具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。这种方法需要我们指定三个参数，返回值只有一个。
- Adaptive Method- 指定计算阈值的方法。
– cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C：阈值取自相邻区域的平
均值
– cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：阈值取值相邻区域
的加权和，权重为一个高斯窗口。 - Block Size - 邻域大小（用来计算阈值的区域大小）。
- C - 这就是是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常
数。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# 自适应阀值
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/sudoku.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 中值滤波
img = cv2.medianBlur(img, 5)(ret, th1) = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 自适应阀值 11 为block size, 2为C值
th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
th3 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)titles = ['original image', 'global thresholding(v=127)', 'Adaptive mean thresholding', 'adaptive gaussian thresholding']
images =[img, th1, th2, th3]for i in range(4):plt.subplot(2,2,i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()
Otsu’s二值化
在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢？答案就是不停的尝试。如果是一副双峰图像（简单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）呢？我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值？这就是 Otsu 二值化要做的。简单来说就是对一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。（对于非双峰图像，这种方法得到的结果可能会不理想）。这里用到到的函数还是 cv2.threshold()，但是需要多传入一个参数（ flag）： cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最
优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化，返回的
retVal 值与设定的阈值相等。下面的例子中，输入图像是一副带有噪声的图像。第一种方法，我们设127 为全局阈值。第二种方法，我们直接使用 Otsu 二值化。第三种方法，我们首先使用一个 5x5 的高斯核除去噪音，然后再使用 Otsu 二值化。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('./resource/opencv/image/Template_Matching_Correl_Result_2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)(ret1,th1) = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(ret2,th2) = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)# (5,5)为高斯核的大小，0为标准差
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0) # 高斯滤波# 阀值一定要设为0
(ret3, th3) = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)images = [img, 0, th1,img, 0, th2,img, 0, th3]
titles = ['original noisy image', 'histogram', 'global thresholding(v=127)','original noisy image','histogram',"otsu's thresholding",'gaussian giltered image','histogram',"otus's thresholding"]for i in range(3):plt.subplot(3,3,i*3+1), plt.imshow(images[i*3], 'gray')plt.title(titles[i*3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256)plt.title(titles[i*3+1]),plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray')plt.title(titles[i*3+2]),plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
