cv2threshold函数

cv2threshold函数
一、简介
cv2.threshold函数是OpenCV库中的一个图像处理函数，用于对图
像进行二值化处理。

二值化是将图像转换为黑白两种颜色的处理方式，可以将复杂的图像简化为更易于处理的形式。

二、函数原型
retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
参数说明：
- src：输入图像，必须为单通道灰度图像。

- thresh：阈值，用于将灰度值大于阈值的像素置为maxval，小于等
于阈值的像素置为0。

- maxval：二值化后的最大灰度值，一般设置为255。

- type：二值化类型，包括cv2.THRESH_BINARY、
cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、
cv2.THRESH_TOZERO和cv2.THRESH_TOZERO_INV。

返回值：
- retval：选取的阈值。

- dst：输出图像。

三、使用示例
下面是一个使用cv2.threshold函数进行二值化处理的示例代码：
```python
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg', 0) # 读取灰度图像
retval, dst = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('binary', dst)
cv2.waitKey(0)
```
四、参数调节
在实际应用中，我们可能需要根据不同场景和需求来调节参数。

下面
介绍一些常用的参数调节方法。

1. 阈值调节
阈值是二值化处理中最重要的参数，它决定了图像二值化后的效果。

一般情况下，我们可以通过试验不同的阈值来确定最佳的阈值。

```python
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
for i in range(0, 255, 10):
retval, dst = cv2.threshold(img, i, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('threshold: {}'.format(i), dst)
cv2.waitKey(0)
```
上述代码中，我们使用了一个循环来尝试不同的阈值，并将结果显示在窗口中。

可以通过观察不同阈值下的效果来确定最佳的阈值。

2. 最大灰度值调节
在二值化处理中，除了阈值外，最大灰度值也是一个重要参数。

它决定了二值化后像素点的灰度范围。

如果设置得过小，则可能会导致部分像素点丢失信息；如果设置得过大，则可能会导致图像变得模糊。

```python
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
for i in range(0, 255, 50):
retval, dst = cv2.threshold(img, 127, i, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('maxval: {}'.format(i), dst)
cv2.waitKey(0)
```
上述代码中，我们同样使用了一个循环来尝试不同的最大灰度值，并将结果显示在窗口中。

可以通过观察不同最大灰度值下的效果来确定最佳的最大灰度值。

3. 二值化类型调节
除了阈值和最大灰度值外，二值化类型也是一个重要参数。

不同的二值化类型会产生不同的效果。

OpenCV库提供了五种常用的二值化类
型：
- cv2.THRESH_BINARY：大于阈值的像素置为maxval，小于等于阈值的像素置为0。

- cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值的像素置为0，小于等于阈值的像素置为maxval。

- cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值的像素置为阈值，小于等于阈值的像素保持不变。

- cv2.THRESH_TOZERO：大于阈值的像素保持不变，小于等于阈值的像素置为0。

- cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于阈值的像素置为0，小于等于阈值的像素保持不变。

```python
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
types = [cv2.THRESH_BINARY, cv2.THRESH_BINARY_INV,
cv2.THRESH_TRUNC, cv2.THRESH_TOZERO,
cv2.THRESH_TOZERO_INV]
for i in types:
retval, dst = cv2.threshold(img, 127, 255, i)
cv2.imshow('type: {}'.format(i), dst)
cv2.waitKey(0)
```
上述代码中，我们使用了一个循环来尝试不同的二值化类型，并将结果显示在窗口中。

可以通过观察不同二值化类型下的效果来确定最佳的二值化类型。

五、总结
cv2.threshold函数是OpenCV库中常用的图像处理函数之一，可以对图像进行二值化处理。

在使用该函数时，我们需要根据实际场景和需求来调节参数，以获得最佳的处理效果。