图像的二值化阈值分割示例

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图像处理中的阈值分割算法

图像处理中的阈值分割算法图像处理是一种广泛应用的技术，涉及到计算机视觉、人工智能、医学影像处理等领域。

而阈值分割算法是图像处理中的基础算法之一，其应用广泛，包括图像二值化、图像增强、图像去噪等等。

阈值分割算法的原理阈值分割算法本质上是将图像分为两个部分，其中一部分是我们希望得到的目标图像，另一部分则是我们不需要的背景或者噪声。

阈值本身就是用于区分这两个部分的分类标准，当像素值高于阈值时，该像素点被分类为目标图像，而低于阈值时则被分类为背景或噪声。

通常情况下，我们需要调整阈值的大小来达到最佳的效果。

常见的阈值分割算法下面我们来介绍几种常用的阈值分割算法：1. 简单阈值法简单阈值法是最基本的阈值分割算法，其步骤非常简单：首先选择一个阈值，将图像分为两类，然后计算每类的像素平均值，再将两者的平均值求平均作为一个新的阈值，不断迭代，直到得到一个稳定的结果。

这种方法简单易行，但是对于噪声敏感，效果不稳定。

2. Otsu算法Otsu算法是一种自适应阈值分割算法，也是比较常见的一种算法。

它的基本思路是寻找一个最佳的阈值，使得目标图像和背景图像的类内方差最小，而类间方差最大。

3. 自适应阈值法自适应阈值法是一种基于局部图像特征的分割方法，其思路是将图像分成若干个子区域，然后在子区域内分别计算阈值，最后通过叠加的方式得到整张图像的最终阈值。

这种算法适用于逐渐变化的光照情况下的图像分割。

4. 谷底阈值法谷底阈值法是一种基于图像梯度的分割方法，其思路是通过找到图像梯度的最大值和最小值来确定阈值位置。

该算法适用于较大的、均匀亮度的图像分割。

总结阈值分割算法是一种广泛应用的图像处理方法，其优点是简单易行，但是缺点也很明显，对于噪声和不稳定的光照情况下准确性有限。

因此，在应用中需要根据具体情况选择对应的算法，以达到最佳的图像分割效果。

niblack二值化分割算法详解(一)

niblack二值化分割算法详解(一)Niblack二值化分割算法详解1. 算法背景二值化分割是图像处理中的一种基础操作，在很多应用中都起到了重要作用。

Niblack二值化分割算法是一种基于局部阈值的图像分割方法，能够根据不同区域的亮度自适应地进行阈值选择，从而有效地分离前景和背景。

2. 算法原理Niblack二值化分割算法的基本原理是根据每个像素点的局部邻域灰度值计算一个动态阈值，根据该阈值将像素点分为前景和背景两类。

具体计算公式如下：T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的动态阈值，μ(x, y)表示(x, y)的邻域灰度值的平均值，σ(x, y)表示邻域灰度值的标准差，k为可调参数，用于控制分割的敏感性。

3. 算法步骤Niblack二值化分割算法的主要步骤如下：1.将图像转换为灰度图像。

2.对每个像素点的邻域进行计算，得到动态阈值。

3.根据动态阈值将像素点分为前景和背景两类，生成二值图像。

4. 算法优缺点Niblack二值化分割算法具有以下优点：•简单易实现。

•能够适应不同像素区域的亮度差异。

•能够有效分离前景和背景。

然而，该算法也存在一些缺点：•对噪声敏感。

•对图像亮度突变较大的情况适应能力较差。

5. 应用领域Niblack二值化分割算法在一些特定领域具有广泛应用，包括：•文字图像识别。

•文档图像处理。

•条形码和二维码识别。

6. 总结Niblack二值化分割算法是一种简单但有效的图像分割方法。

它通过根据像素点的局部邻域灰度值计算动态阈值，能够适应不同区域的亮度差异，从而实现前景和背景的有效分离。

然而，该算法对噪声敏感，适应能力较差，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调优和改进。

以上便是对Niblack二值化分割算法的详细解释，希望对读者有所帮助。

参考文献： - Niblack, W. A., An Introduction to Digital Image Processing. Prentice-Hall, 1986.。

c语言二值化算法

c语言二值化算法C语言二值化算法引言：二值化是一种图像处理技术，将灰度图像转化为黑白图像，即将像素点的灰度值映射为0或255。

它在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域有着广泛的应用。

本文将介绍C语言中常用的二值化算法及其实现原理。

一、二值化算法的原理二值化算法的核心思想是根据像素点的灰度值将其映射为黑或白两种颜色。

通常情况下，我们选择一个阈值，将灰度值大于阈值的像素点设为白色，小于等于阈值的像素点设为黑色。

这样就实现了图像的二值化。

二、全局阈值二值化算法全局阈值二值化算法是最简单、最常用的二值化算法之一。

其基本原理是通过计算图像的平均灰度值或者直方图，选择一个合适的阈值进行二值化。

具体步骤如下：1. 计算图像的平均灰度值或者直方图；2. 根据选择的阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；3. 将二值化后的图像输出。

三、自适应阈值二值化算法全局阈值二值化算法存在一个问题，即当图像的亮度不均匀时，选择一个固定的阈值就会导致一部分像素点被错误地分为黑色或白色。

为了解决这个问题，自适应阈值二值化算法被提出。

自适应阈值二值化算法的基本原理是根据图像的局部特征选择不同的阈值。

具体步骤如下：1. 将图像分割成若干个子区域；2. 对每个子区域计算一个局部阈值；3. 根据局部阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；4. 将二值化后的图像输出。

四、基于Otsu算法的二值化算法Otsu算法是一种自适应阈值二值化算法，其基本原理是通过最大类间方差来选择阈值。

具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图；2. 遍历所有可能的阈值，计算每个阈值对应的类间方差；3. 选择使类间方差最大的阈值作为最终的二值化阈值；4. 根据阈值将像素点分为两类，大于阈值的设为白色，小于等于阈值的设为黑色；5. 将二值化后的图像输出。

五、C语言实现二值化算法的示例代码下面是一个使用C语言实现全局阈值二值化算法的示例代码：```c#include <stdio.h>void binaryzation(int threshold, int width, int height, unsigned char *input, unsigned char *output) {for (int i = 0; i < width * height; i++) {if (input[i] > threshold) {output[i] = 255;} else {output[i] = 0;}}}int main() {int threshold = 128; // 阈值int width = 640; // 图像宽度int height = 480; // 图像高度unsigned char input[width * height]; // 输入图像unsigned char output[width * height]; // 输出图像// 读取输入图像的灰度值// 调用二值化函数binaryzation(threshold, width, height, input, output);// 输出二值化后的图像return 0;}```六、总结本文介绍了C语言中常用的二值化算法及其实现原理。

opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法

opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法OpenCV 中的 Otsu's 二值化（Otsu's thresholding）是一种常用的图像二值化方法。

该算法的核心思想是，通过分离图像中的前景和背景像素，确定最佳的阈值，使分割结果的类间方差最大化。

在实际应用中，该算法可以用于图像分割、车牌识别、文本识别等领域。

以下是针对该算法的详细步骤。

1. 加载图像首先，我们需要使用 OpenCV 中的 imread() 函数加载需要进行二值化处理的图像。

在加载时，需要指定图像的路径，并使用cv2.IMREAD_GRAYSCALE 参数将图像转换为灰度图像。

2. 阈值计算在 Otsu's 二值化算法中，需要计算最佳的阈值。

计算方法如下：1）统计图像灰度级数（0-255）中，每个灰度级出现的概率。

2）计算每个灰度级所占比例即概率密度函数：P(i)，i为灰度级，P为概率。

3）设阈值为 T，则可分为两类像素：一类为灰度值小于 T 的像素，另一类为灰度值大于等于 T 的像素。

4）计算类内方差和类间方差：则a. 类内方差，即前景和背景各自的方差之和，可通过以下公式计算：$$w_0 \sigma_0^2 + w_1 \sigma_1^2 $$其中，w0 和 w1 为前景和背景的权重，即像素点数占整个图像像素点数的比例；$\sigma_0^2$ 和 $\sigma_1^2$ 分别表示前景和背景的方差。

b. 类间方差，即前景和背景之间的方差，可通过以下公式计算：$$w_0w_1(\mu_0 - \mu_1)^2$$其中，$\mu_0$ 和 $\mu_1$ 表示前景和背景的平均灰度值。

5）计算类间方差的最大值，并将对应的灰度级作为最佳阈值。

3. 二值化在确定最佳阈值后，我们可以使用 cv2.threshold() 函数将图像进行二值化处理。

该函数可以将图像中小于阈值的像素点设置为黑色（0），大于等于阈值的像素点设置为白色（255）。

《遥感数字图像处理》第九章图像二值化的处理方法（82P）

图像预处理图像分析校正、增强、恢复分割、图像的连接、轮廓跟踪与细化。

分类与识别图像理解着重强调在图像之间进行变换。

主要是对图像进行各种操作以改善图像，或者校正图像误差等，狭义图像处理是从一个图像到另一个图像。

主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和量测，从而建立对图像的描述。

图像分析是从一个图像到数值或符号表示过程。

进一步研究图像中各目标物的性质、特征和它们之间的相互关系，并给出对图象内容的理解和对地面客观地物、场景的解译第九章二值图像的处理方法主要内容⏹灰度图像的二值化处理⏹二值图像的连续性⏹二值图像的轮廓跟踪⏹二值图像的细化⏹二值形态学基本运算9.1 灰度图像的二值化处理是一种区域分割的技术图像的二值化处理设表示像素在（i,j）位置的灰度值，二值化处理为下式所示。

),(j i f 0255),(j i f tj i f t j i f ),(),(这里t 称为二值化阈值（Threshold）.目标背景阈值的选取直方图二值图像阈值128阈值103阈值94确定阈值t的方法⏹1、全局阈值整幅图像用一个阈值处理。

当对比度强的图像。

前景和背景灰度值差别较大时频数t灰度级直方图呈现双峰分布前景和背景灰度值差别较小，但呈现双峰分布。

T )(z P o )(z P b )(T E b )(T E o )(z P 0z()b p z ()o p z误分割率最小的分割阈值。

背景和目标的概率密度分别是整幅图像的混合概率密度是其中和分别是背景和目标区域的平均灰度值，和是均值的均方差，和分别是背景和目标区域灰度值的先验概率。

()()()b b o o p z P p z P p z )()(z p z po b 和)(z p b ob o oP b P 1b o P P 最优阈值的选取如图所示，如果确定阈值是T ，则小于T 的像素分割为背景而使得灰度值大于T 的像素分割为目标。

这时，错误地将目标像素划分为背景的概率和将背景像素错误地划分为目标的概率分别为：T o b dz z p T E )()(T b o dz z p T E )()(确定最佳阈值：而总的误差概率是2、多阈值处理方法物体和背景的对比度在图像各处不一样时，需要选取多个阈值进行处理。

图像处理技术中的阈值分割与二值化方法

图像处理技术中的阈值分割与二值化方法在图像处理领域中，阈值分割与二值化方法是一种常用且重要的技术。

它们可以将一幅灰度图像分为多个亮度不同的区域，从而提取出我们感兴趣的目标。

阈值分割与二值化方法在很多应用中都有广泛的应用，比如目标检测、图像增强、字符识别等。

本文将详细介绍这两种方法的原理和常见应用。

我们来了解一下阈值分割的原理。

阈值分割是基于图像的灰度值来进行图像分割的一种方法。

它主要通过设置一个阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类：亮区域和暗区域。

对于每个像素，如果其灰度值大于阈值，则划分为亮区域，否则划分为暗区域。

这样，我们就可以得到一幅二值图像，其中亮区域的像素值为255（白色），暗区域的像素值为0（黑色）。

阈值分割方法有多种，常见的有全局阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。

全局阈值分割是在整幅图像上寻找一个全局的阈值进行分割，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较大的情况。

自适应阈值分割则是根据图像中每个像素周围的灰度值来确定其阈值，适用于图像中目标与背景之间的灰度差异较小的情况。

多阈值分割则是将图像分为多个灰度级别的区域，适用于图像中存在多个目标的情况。

除了阈值分割，二值化方法也是一种常见的图像处理技术。

二值化方法将一幅灰度图像转换为二值图像，即将所有像素的灰度值限定为两种取值：0和255。

这种方法可以将图像的细节信息保留，同时降低图像的复杂度。

常见的二值化方法有全局二值化和局部二值化。

全局二值化方法是通过设定一个全局的灰度阈值，将图像中的像素根据其灰度与阈值的关系划分为两类。

与阈值分割类似，全局二值化也是将灰度值高于阈值的像素设为255（白色），低于阈值的像素设为0（黑色）。

不同之处在于，全局二值化是在灰度图像上进行的操作，而阈值分割可以是在原始彩色图像上进行。

局部二值化方法与全局二值化方法相比，更加适用于灰度变化较大、光照不均匀的图像。

它将图像分成很多个小块，在每个小块上进行局部阈值分割。

niblack二值化分割算法详解

niblack二值化分割算法详解Niblack二值化分割算法是一种常用的图像处理算法，用于将灰度图像转化为二值图像。

该算法基于局部阈值的概念，通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。

Niblack算法的核心思想是将图像分为多个小的局部区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。

根据这些统计值，可以得到每个像素点的阈值。

具体的计算公式如下：T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的阈值，μ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度均值，σ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度标准差，k是一个可调节的参数，用于控制阈值的灵敏度。

在实际应用中，通常将图像分为多个大小相等的小区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。

根据计算得到的阈值，将图像中的像素点进行二值化处理，即将灰度值大于阈值的像素点设为白色，灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色。

Niblack算法的优点是简单易懂，计算速度快，适用于各种类型的图像。

然而，由于该算法是基于局部阈值的计算，对于光照不均匀或者噪声较多的图像，可能会产生较大的误差。

因此，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化。

除了Niblack算法，还有一些其他常用的二值化分割算法，如Sauvola算法、Otsu算法等。

这些算法在具体实现上有所不同，但基本思想都是通过计算像素点周围区域的统计值来确定阈值，从而实现图像的分割。

总之，Niblack二值化分割算法是一种简单有效的图像处理算法，可以将灰度图像转化为二值图像。

通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化，以达到更好的分割效果。

二值化与分段

二值化与分段
二值化和分段是数字图像处理中常用的两种技术，用于处理图像中的灰度信息，将图像转换为黑白（二值）图像或根据灰度级别进行分段。

这两种技术通常用于图像分析、物体检测、边缘检测和特征提取等应用。

1. 二值化（Binarization）：
2. 二值化是将灰度图像转换为黑白图像的过程，其中只有两个值：白色和黑色。

通常，通过设置一个阈值，将图像中的像素灰度值与阈值进行比较，大于阈值的像素被设为白色，小于等于阈值的像素被设为黑色。

这种处理有助于突出图像中的目标物体或特定特征。

3. 分段（Segmentation）：
4. 分段是将图像划分为不同的区域或分段，每个区域内的像素具有相似的属性或特征。

分段的目的是将图像分成具有不同特征的部分，以便进一步的分析或处理。

分段可以基于像素的灰度值、颜色、纹理等特征进行，也可以使用不同的分段算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等。

通常，在数字图像处理中，二值化和分段经常一起使用。

首先，可以对图像进行分段以识别不同的对象或区域，然后对每个分段进行二值化以进一步处理或分析。

这两种技术在计算机视觉、医学影像处理、文档识别等领域都有广泛的应用，用于从图像中提取有用信息和特征。

二值图像处理

6.2.2 二值图像的腐蚀与膨胀
二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，S为结构元素，数学形态学运算是用S对A进行操作。二值形态学中两个最根本的运算——腐蚀与膨胀。
二值图像
腐蚀
膨胀
1 腐蚀
设目标图像X 和结构元素S， S在X上移动。在每一个当
前位置x,， S+x只有三种可能的状态：
(1) S+xX S+x与X相关最大
定义函数： (1) A(k)=1 (图像〕 A(k)=0 (背景〕〔k=0-8) (2) C(k)=1 (A(k)=1) C(k)=0(A(k)<>1) (3) F= {(1-c(i))-(1-c(i))(1-c(i+1))(1-c(i+2))
以下四个条件都满足时，中(i=心1像,3,素5,置7)-1：〔1〕 A(0)=1〔中心像素为图形〕〔2〕 |A(i)|<=3,i=1,3,5,7〔中心像素是背景与图形的边界〕〔3〕 |A(i)|>=2,i=1-8 〔不消除端点〕〔4〕 F=1 (保存连接性) 直到没有-1为止。计算连接数的时候，把-1看做0处理。
6.3 图像的几何特征
图像特征是指图像中可用做标志的属性，其中有些是视觉
直接感受到的自然特征〔如：区域的亮度、色彩、纹理或轮
廓等〕，有些是需要变换或测量才能得到的特征〔如：各种
变换的频谱、直方图等〕
y
6.3.1 1. 位置
物体位置由质心O表示
(xi, yj)
质心是物体的面积的中心点
O
x
1 位置
假设二值图像中物体对应的像素位置坐标为(xi, yj) (i=0, 1, …, n－1；j=0, 1, …, m－1)，那么质心位置坐标：

otsu法计算阈值c++

otsu法计算阈值c++Otsu法是一种常用的图像阈值分割方法，用于自动确定图像的二值化阈值。

在C++中，可以使用OpenCV库来实现Otsu法计算阈值。

下面是一个示例代码：cpp.#include <iostream>。

#include <opencv2/opencv.hpp>。

int main() {。

// 读取图像。

cv::Mat image = cv::imread("image.jpg",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// 计算Otsu阈值。

double otsuThreshold = cv::threshold(image, image, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);std::cout << "Otsu阈值: " << otsuThreshold << std::endl;// 显示原始图像和二值化结果。

cv::imshow("Original Image", image);cv::waitKey(0);return 0;}。

在上述代码中，首先使用`cv::imread`函数读取图像，将其转换为灰度图像。

然后，使用`cv::threshold`函数计算Otsu阈值，并将结果保存在`otsuThreshold`变量中。

最后，使用`cv::imshow`函数显示原始图像和二值化结果。

需要注意的是，上述代码中的图像文件名为"image.jpg"，请根据实际情况修改为你要处理的图像文件名。

另外，你需要在编译和运行代码之前确保已经安装了OpenCV库，并将其正确配置到你的开发环境中。

希望以上信息对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

图像的二值化阈值分割示例

直方图的双峰与阈值
直方图阈值双峰法实例
I=imread(‘blood.bmp’); %读入灰度图像并显示 imshow(I); figure;imhist(I); %显示灰度图像直方图 Inew=im2bw(I,140/255); %图像二值化，根据
140/255确定的阈值，划分目标与背景 figure;imshow(Inew);
以上这两类方法互为对偶，相辅相成，有时还要将它们结合起来，以得到更好的分割效果。
7.2 基于阈值选取的图像分割方法
若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。
由原始图像f(x,y)像素的灰度级和平滑图像g(x,y) 对该像素的邻域平均灰度级共同来构成一个二元函数 z(i,j)
z (i,j) [f(x ,y )g ,(x ,y )M ]N
像素的灰度级和该像素的邻域平均灰度级的可
能取值为L×L，设为图像中点灰度为i及其区域灰度
均值为j的像素点数，为点灰度与区域灰度均值对
?
图像分割示例
——细菌检测
图像分割示例
——印刷缺陷检测
图像分割示例
——印刷缺陷检测
局部放大图
检测结果
图像分割的难点
• 从前面的例子可以看到，图像分割是比较困难的。原因是画面中的场景通常是复杂的，要找出两个模式特征的差异，并且可以对该差异进行数学描述都是比较难的。
图像分割
把图像空间按照一定的要求分成一些 “有意义”的区域的技术叫图像分割。例如：
由目标区域和背景区域熵、得到熵函数

图像二值化,阈值处理（十）

图像⼆值化,阈值处理（⼗）图像⼆值化：基于图像的直⽅图来实现的，0⽩⾊ 1⿊⾊定义：图像的⼆值化，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只有⿊和⽩的视觉效果。

⼀幅图像包括⽬标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出⽬标物体，常⽤的⽅法就是设定⼀个阈值T，⽤T将图像的数据分成两部分：⼤于T的像素群和⼩于T的像素群。

这是研究灰度变换的最特殊的⽅法，称为图像的⼆值化（Binarization）。

Python-OpenCV中提供了阈值（threshold）函数threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)函数：第⼀个参数 src 指原图像，原图像应该是灰度图。

第⼆个参数 x 指⽤来对像素值进⾏分类的阈值。

第三个参数 y 指当像素值⾼于（有时是⼩于）阈值时应该被赋予的新的像素值第四个参数 Methodsmethod阈值类型⼀般分为五种：cv2.THRESH_BINARY——⼤于阈值的部分像素值变为最⼤值，其他变为0cv2.THRESH_BINARY_INV——⼤于阈值的部分变为0，其他部分变为最⼤值cv2.THRESH_TRUNC——⼤于阈值的部分变为阈值，其余部分不变cv2.THRESH_TOZERO——⼤于阈值的部分不变，其余部分变为0cv2.THRESH_TOZERO_INV——⼤于阈值的部分变为0，其余部分不变import cv2 as cvimport numpy as np# 全局阈值def threshold_image(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow("原来", gray)# ⼤律法,全局⾃适应阈值参数0可改为任意数字但不起作⽤ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("OTSU", binary)# TRIANGLE法,，全局⾃适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作⽤，适⽤于单个波峰 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE) print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("TRIANGLE", binary)# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⽩⾊⼩于的是⿊⾊ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("define_yuzhi", binary)# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⿊⾊⼩于的是⽩⾊ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("define_rev", binary)# 截断⼤于150的是改为150 ⼩于150的保留ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TRUNC)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("jieduan1", binary)# 截断⼩于150的是改为150 ⼤于150的保留ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_TOZERO)print("yuzhi：%s" % ret)cv.imshow("jieduan2", binary)src = cv.imread("yiner.jpg")threshold_image(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()函数threshold()的参数说明：#⼤律法,全局⾃适应阈值参数0可改为任意数字但不起作⽤cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU#TRIANGLE法,，全局⾃适应阈值, 参数0可改为任意数字但不起作⽤，适⽤于单个波峰cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⽩⾊⼩于的是⿊⾊cv.THRESH_BINARY# ⾃定义阈值为150,⼤于150的是⿊⾊⼩于的是⽩⾊cv.THRESH_BINARY_INV# 截断⼤于150的是改为150 ⼩于150的保留cv.THRESH_TRUNC# 截断⼩于150的是改为150 ⼤于150的保留cv.THRESH_TOZERO对应的阈值1 函数adaptiveThreshold( src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C,dst=None)2 参数解说.第⼀个src:原始图像第⼆个maxValue:像素值上限第三个⾃适应⽅法adaptiveMethod: — cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ：领域内均值 —cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ：领域内像素点加权和，权重为⼀个⾼斯窗⼝第四个值的赋值⽅法：只有cv2.THRESH_BINARY 和cv2.THRESH_BINARY_INV第五个blockSize 规定领域⼤⼩（⼀个正⽅形的领域）第六个常数C，阈值等于均值或者加权值减去这个常数（为0相当于阈值就是求得领域内均值或者加权值）这种⽅法理论上得到的效果更好，相当于在动态⾃适应的调整属于⾃⼰像素点的阈值，⽽不是整幅图像都⽤⼀个阈值。

binary_threshold 算子参数介绍

binary_threshold是一个在计算机视觉中常用的算子，主要用于将灰度图像进行二值化处理。

其基本思想是根据一个阈值，将图像的像素值划分为两个类别，通常用于图像分割、文字识别等任务。

以下是binary_threshold算子的一些常见参数：1.src：输入图像，通常是灰度图像。

2.3.thresh：阈值，用于分类像素值。

所有小于该值的像素将被设置为0（或其他指定的最小值），而大于或等于该值的像素将被设置为最大值（或其他指定的值）。

4.5.maxval：当像素值超过（或等于，取决于阈值类型）阈值时要设置的值。

通常设置为255。

6.7.type：二值化操作的类型。

常见的有：8.1.THRESH_BINARY：基础二值化操作。

2.THRESH_BINARY_INV：与THRESH_BINARY相反，即小于阈值的像素设置为maxval，大于或等于阈值的像素设置为0。

3.THRESH_TRUNC：大于阈值的像素设置为阈值，其他像素保持不变。

4.THRESH_TOZERO：小于阈值的像素保持不变，大于或等于阈值的像素设置为0。

5.THRESH_TOZERO_INV：与THRESH_TOZERO相反。

9.dst：输出图像，大小和类型与输入图像相同。

10.使用示例（以OpenCV为例）：python复制代码import cv2image = cv2.imread('path_to_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化处理cv2.imshow('Binary Image', binary_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这个例子中，所有像素值小于127的像素将被设置为0，而大于或等于127的像素将被设置为255。

阈值法文档

阈值法1. 介绍阈值法是一种常用的图像处理方法，用于将图像中的像素值分为两个或多个不同的类别。

通过设定阈值，将像素值高于或低于阈值的像素分别标记为不同的类别，并对图像进行二值化处理。

阈值法可以应用于多个领域，包括图像分割、边缘检测和目标识别等。

在图像分割中，阈值法可以将前景区域和背景区域进行分离，从而实现对象的分离和提取。

在边缘检测中，阈值法可以帮助提取图像中的边缘或边缘特征。

在目标识别中，阈值法可以用于识别特定的目标或特定的像素区域。

2. 常见的阈值法2.1 全局阈值法全局阈值法是最常见和最简单的阈值法之一。

它假设整个图像中的像素具有相似的特性，因此可以将一个全局的阈值应用于整个图像。

常见的全局阈值法有以下几种：•Otsu方法：Otsu方法是一种自适应的全局阈值法，它通过最大化类间方差来选择最佳的阈值。

Otsu方法适用于前景和背景之间具有明显差异的图像。

•双峰法：双峰法是一种基于图像直方图的全局阈值法。

它假设图像的直方图具有两个明显的峰值，通过查找直方图中的两个峰值来确定最佳阈值。

•固定阈值法：固定阈值法是一种简单的全局阈值法，它使用预先设定的固定阈值来分割图像。

这种方法适用于前景和背景之间有明显分界的图像。

2.2 自适应阈值法自适应阈值法是一种根据图像上下文动态调整阈值的方法。

它将图像分割为多个局部区域，并对每个局部区域应用不同的阈值。

常见的自适应阈值法有以下几种：•局部均值法：局部均值法将图像分割为多个小区域，在每个小区域内计算像素的平均值，并以该平均值作为阈值。

•局部中值法：局部中值法将图像分割为多个小区域，在每个小区域内计算像素的中值，并以该中值作为阈值。

•自适应高斯阈值法：自适应高斯阈值法通过计算像素与其周围邻域的高斯加权平均值来确定阈值。

3. 使用阈值法进行图像分割的步骤使用阈值法进行图像分割的一般步骤如下：1.灰度转换：如果原始图像是彩色图像，首先需要将其转换为灰度图像。

可以使用不同的方法，如加权平均法或取值法。

图像的二值化

图像的二值化①状态法 (1)②判别分析法 (2)③双固定阈值法 (2)完成许多图像处理步骤之后,通常希望剔除图像中高于或低于某一值的像素。

二值化也是图像分割的一种有效方法。

图像的二值化是按以下式(3)进行的：1,(,)(,)0,(,)k k k G i j T R i j G i j T ≥⎧=⎨<⎩(3) 上式中的(,)k G i j 表示位于(,)i j 处像素的灰度值；(,)k R i j 表示二值化后(,)i j 处的像素值，此时，只能取0或1，其中：(,)0k R i j =时，表示背景，(,)1k R i j =时，表示前景；T 为用于二值化的阈值。

阈值化的过程比较简单，关键是阈值的选取问题。

几种常用的阈值确定方法①状态法实际上确定阈值T 也需要一定的先验知识，若图像的灰度分布直方图有明显的双峰值特性，如图2所示，这时可以将阈值T 取在两个峰值之间谷底那点的灰度值。

当在图像中运动目标和背景的灰度值相差很大的时候，直方图中会有明显的谷底。

此时，谷底左侧的是图像的背景灰度值，谷底右侧的是图像中的运动目标。

但是在复杂的图像中，图像的灰度分布直方图中没有明显的波谷，因而这种方法就不适用。

阈值T图2 双峰直方图②判别分析法在灰度分布直方图中将灰度的集合用阈值T 分成两组，一组的灰度值低于阈值T ，另一组高于阈值T 。

阈值T 就是两组灰度集合的最佳分离值，这就是判别分析法的基本思想。

判别分析法通常是根据两组灰度平均值的方差(称为组间方差)和各组的方差(称为组内方差)的比来求出最佳分离阈值T 的，当组间方差与组内方差之比为最大时，对应的灰度分离值T 就是最佳分离值。

③双固定阈值法双固定阈值法使用两个固定的阈值12T T 与，并且12T T <。

当图像中某一像素值(,)G x y 的值小于1T 时，就将像素值置为0或1；当图像中的像素值(,)G x y 在12T T 与之间时，就将像素值置为1或0；当图像中的像素值(,)G x y 大于2T 时，就将像素值置为0或1。

灰度图像二值化阈值选取常用方法课件

自适应阈值法
根据图像的局部特征自适应地确定阈值，能够更好地适应局部变化。
在模式识别中的应用
特征提取
阈值选取可以用于提取图像的局部特征，如边缘、角点等，为后续的模式识别提供特征向量。
分类器设计
阈值选取可以用于设计分类器，如阈值分类器、支持向量机等，对图像进行分类和识别。
05
实验部分
实验一
全局阈值、自适应阈值
实验二
步骤
1. 定义窗口大小和步长，一般采用3x3或5x5的正方形窗口。
2. 对于每个像素，以该像素为中心，计算窗口内所有像素的灰度平均值。
实验二
01
3. 选择与平均灰度值最接近的像素点作为阈值。
02
4. 将图像中的像素点进行二值化处理，根据选择的阈值将像素点分为背景或前景。
实验三
局部阈值、自适应阈值、抗噪声
自适应阈值选取法
根据局部图像信息动态计算阈值，能够更好地适应图像的局部变化。
自适应阈值选取法
• 定义：自适应阈值选取法是一种基于局部图像信息的阈值选取方法，它根据每个像素点周围的局部区域的灰度分布信息来动态计算阈值。
• 方法流程：自适应阈值选取法通常采用滑动窗口法或区域生长法来实现。滑动窗口法是通过在图像上滑动一个小窗口，计算窗口内像素点的灰度平均值或中位数作为该窗口中心的阈值；区域生长法则是通过将像素点分为种子点和相邻点，根据种子点的灰度值和相邻点的灰度分布信息来计算阈值。
• 优点：自适应阈值选取法能够更好地适应图像的局部变化，对于复杂背景和噪声较多的图像具有较好的处理效果。同时，它能够减少人工干预，实现自动化处理。
• 应用场景：自适应阈值选取法在图像处理、计算机视觉、模式识别等领域都有广泛的应用，特别是在实时视觉检测、智能交通、医学图像处理等方面具有重要作用。

灰度图像二值化阈值选取常用方法课件

02
CATALOGUE
阈值选取方法
直方图法
总结词：简单直观
详细描述：直方图法是一种基于图像灰度直方图的阈值选取方法。通过观察直方图的分布，选择一个合适的阈值将图像分为前景和背景两部分。这种方法简单直观，适用于背景和前景对比度较大的图像。
Otsu法
总结词
自动确定阈值
详细描述
Otsu法是一种基于灰度直方图和类间方差最大化的阈值选取方法。它通过迭代计算不同阈值下的类间方差，自动确定一个最优的阈值，将图像分为前景和背景两部分。Otsu法能够自适应地处理不同对比度和亮度的图像。
02
跨领域应用研究
将阈值选取方法应用于其他领域，如医学影像分析、遥感图像处理等，
拓展阈值选取方法的应用范围。
03
实时性和性能优化
针对实时性要求较高的应用场景，如何优化阈值选取算法的性能和计算
效率，也是一个值得研究的方向。
THANKS
感谢观看
使用Python进行阈值选取的示例代码
from matplotlib import pyplot as plt img = color.rgb2gray(data.astronaut())
thresh = exposure.threshold_otsu(img)
使用Python进行阈值选取的示例代码
利用图像的局部特性，采用自适应阈值选取方法，能够更好地处
理局部光照变化和噪声干扰。
机器学习方法
利用机器学习算法对大量训练数据进行学习，自动确定最优阈值，可以提高阈值选取的效率和准
确性。
未来研究方向
01
深度学习在阈值选取中的应用
随着深度学习技术的发展，如何将深度学习技术应用于阈值选取中，提

Python图像阈值化处理及算法比对实例解析

Python图像阈值化处理及算法⽐对实例解析图像的⼆值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的⽬标物体，将背景以及噪声区分开来。

通常会设定⼀个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：⼤于T的像素群和⼩于T的像素群。

灰度转换处理后的图像中，每个像素都只有⼀个灰度值，其⼤⼩表⽰明暗程度。

⼆值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜⾊，常⽤的⼆值化算法如公式1所⽰：{Y=0，gray<TY=255，gray>=T{Y=0，gray<TY=255，gray>=T当灰度Gray⼩于阈值T时，其像素设置为0，表⽰⿊⾊；当灰度Gray⼤于或等于阈值T时，其Y值为255，表⽰⽩⾊。

Python OpenCV中提供了阈值函数threshold()实现⼆值化处理，其公式及参数如下图所⽰：retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)⼆进制阈值化该⽅法先要选定⼀个特定的阈值量，⽐如1271) ⼤于等于127的像素点的灰度值设定为最⼤值2) 灰度值⼩于127的像素点的灰度值设置为0例如: 156->255 89->0关键字为cv2.THRESH_BINARY,完整代码如下import cv2def test22():src = cv2.imread("rose.jpg")# 灰度图⽚转换GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)# ⼆进制阈值化处理r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显⽰图像cv2.imshow("src", src)cv2.imshow("result", b)if cv2.waitKey(0) == 27:cv2.destroyAllWindows()test22()效果如下:反⼆进制阈值化该⽅法与⼆进制阈值化⽅法相似，先要选定⼀个特定的灰度值作为阈值，⽐如1271) ⼤于127的像素点的灰度值设定为02) ⼩于该阈值的灰度值设定为255例如：156->0 89->255关键字为cv2.THRESH_BINARY_INV代码如下:import cv2def test22():src = cv2.imread("rose.jpg")# 灰度图⽚转换GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)# ⼆进制阈值化处理r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# 显⽰图像cv2.imshow("src", src)cv2.imshow("result", b)if cv2.waitKey(0) == 27:cv2.destroyAllWindows()test22()效果如下:截断阈值化该⽅法需要选定⼀个阈值，图像中⼤于该阈值的像素点被设定为该阈值，⼩于该阈值的保持不变。

Python图像处理二值化方法实例汇总

Python图像处理⼆值化⽅法实例汇总在⽤python进⾏图像处理时，⼆值化是⾮常重要的⼀步，现总结了⾃⼰遇到过的6种图像⼆值化的⽅法（当然这个绝对不是全部的⼆值化⽅法，若发现新的⽅法会继续新增）。

1. opencv 简单阈值 cv2.threshold2. opencv ⾃适应阈值 cv2.adaptiveThreshold (⾃适应阈值中计算阈值的⽅法有两种：mean_c 和 guassian_c ，可以尝试⽤下哪种效果好)3. Otsu's ⼆值化例⼦:import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('scratch.png', 0)# global thresholdingret1, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# Otsu's thresholdingth2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)# Otsu's thresholding# 阈值⼀定要设为 0 !ret3, th3 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)# plot all the images and their histogramsimages = [img, 0, th1, img, 0, th2, img, 0, th3]titles = ['Original Noisy Image', 'Histogram', 'Global Thresholding (v=127)','Original Noisy Image', 'Histogram', "Adaptive Thresholding",'Original Noisy Image', 'Histogram', "Otsu's Thresholding"]# 这⾥使⽤了 pyplot 中画直⽅图的⽅法, plt.hist, 要注意的是它的参数是⼀维数组# 所以这⾥使⽤了( numpy ) ravel ⽅法,将多维数组转换成⼀维,也可以使⽤ flatten ⽅法# ndarray.flat 1-D iterator over an array.# ndarray.flatten 1-D array copy of the elements of an array in row-major order.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()结果图:4. skimage niblack阈值5. skimage sauvola阈值 (主要⽤于⽂本检测)例⼦:import matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.data import pagefrom skimage.filters import (threshold_otsu, threshold_niblack,threshold_sauvola)matplotlib.rcParams['font.size'] = 9image = page()binary_global = image > threshold_otsu(image)window_size = 25thresh_niblack = threshold_niblack(image, window_size=window_size, k=0.8)thresh_sauvola = threshold_sauvola(image, window_size=window_size)binary_niblack = image > thresh_niblackbinary_sauvola = image > thresh_sauvolaplt.figure(figsize=(8, 7))plt.subplot(2, 2, 1)plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)plt.title('Original')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 2)plt.title('Global Threshold')plt.imshow(binary_global, cmap=plt.cm.gray)plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 3)plt.imshow(binary_niblack, cmap=plt.cm.gray)plt.title('Niblack Threshold')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 4)plt.imshow(binary_sauvola, cmap=plt.cm.gray)plt.title('Sauvola Threshold')plt.axis('off')plt.show()结果图:6.IntegralThreshold(主要⽤于⽂本检测)使⽤⽅法: 运⾏下⾯⽹址的util.py⽂件结果图:以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

S0.4二值图与阈值化

S0.4⼆值图与阈值化⽬录⼆值图的定义⼆值图是⼀种特殊的灰度图，即每个像素点要么是⽩（0），要么是⿊（255）⽆论是灰度图还是⼆值图都是⽤阈值化的知识。

⼆值图的应⽤图像的⼆值化使图像中数据量⼤为减少，从⽽能凸显出⽬标的轮廓。

阈值化⼆值化只是阈值化的⼀个特例。

阈值化就是设定⼀个阈值，使超过或者低于该阈值的像素变成某⼀个给定值。

⼆值化/阈值化⽅法1，⽆脑简单判断通过搜索灰度图每个像素，判断灰度值是否⼤于127 [(255+0)/2 = 127.5]//⼆值化⼀#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;int main(){Mat srcImage = imread("images/favorite/Lena.jpg", 0);Mat dstImage;srcImage.copyTo(dstImage);int rows = srcImage.rows;int cols = srcImage.cols * srcImage.channels();for(int i = 0; i < rows; i++){uchar* data = dstImage.ptr<uchar>(i);for(int j = 0; j < cols; j++){if(data[j] > 127)data[j] = 255;elsedata[j] = 0;}}imshow("Lena", dstImage);waitKey(30000);return 0;}opencv3函数threshold()实现threshold是阈值化⽅法，也可以⼤材⼩⽤⼀下做⼆值化。

图像的二值化阈值分割示例

图像处理中的阈值分割算法

niblack二值化分割算法详解(一)

c语言 二值化算法

opencv otsu’s 二值化(大津阈值分割法

《遥感数字图像处理》第九章图像二值化的处理方法（82P）

图像处理技术中的阈值分割与二值化方法

niblack二值化分割算法详解

二值化与分段

二值图像处理

otsu法计算阈值c++

图像的二值化阈值分割示例

图像二值化,阈值处理（十）

binary_threshold 算子参数介绍

阈值法文档

图像的二值化

灰度图像二值化阈值选取常用方法课件

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Python图像阈值化处理及算法比对实例解析

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S0.4二值图与阈值化

c语言二值化算法