Python-OpenCV 处理图像(八):图像二值化处理

0x00. 图像二值化

图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

图像的二值化有利于图像的进一步处理,使图像变得简单,而且数据量减小,能凸显出感兴趣的目标的轮廓。

0x01. 图像二值化处理

在将图像二值化之前需要将其先灰度化,示例代码:

1234567891011 import cv2.cv as cvimage = cv.LoadImage(\’mao.jpg\’) new = cv.CreateImage(cv.GetSize(image), image.depth, 1)for i in range(image.height):    for j in range(image.width):        new[i,j] = max(image[i,j][0], image[i,j][1], image[i,j][2]) cv.Threshold(new, new, 10, 255, cv.CV_THRESH_BINARY_INV)cv.ShowImage(\’a_window\’, new)cv.WaitKey(0)

0x02. cv.Threshold

cv.Threshold(src, dst, threshold, maxValue, thresholdType)

函数 cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。

该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。

参数说明:

1234567891011121314 src:原始数组 (单通道 , 8bit of 32bit 浮点数)    dst:输出数组,必须与 src 的类型一致,或者为 8bit    threshold:阈值    maxValue:使用 CV_THRESH_BINARY CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值。    threshold_type:阈值类型    threshold_type=CV_THRESH_BINARY:    如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dstx,y=0;    threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:    如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.    threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:    如果 src(x,y)>thresholddst(x,y) = max_value; 否则dst(x,y) = src(x,y).    threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:    如果src(x,y)>thresholddst(x,y) = src(x,y) ; 否则 dst(x,y) = 0.       threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:如果 src(x,y)>thresholddst(x,y) = 0 ; 否则dst(x,y) = src(x,y).