图像二值化自适应阈值算法
图像二值化算法研究与实现
图像二值化算法研究与实现摘要：图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有重要应用。
论文介绍了图像及数字图像处理技术的一些概念和相关知识；对VC++ 软件的发展和软件在图像处理中的应用做了简要介绍；还介绍了图像二值化算法以及利用VC++软件工具进行算法的实现。
论文重点实现了图像分割技术中常用灰度图像二值化算法，如Otsu算法、Bernsen算法，并对这些算法运行的实验结果进行分析与比较。
关键词：图像处理；二值化；VC++；1.引言1.1 图像与数字图像图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。
拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。
通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。
数字图像：数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。
在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。
因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。
1.2 数字图像处理技术内容与发展现状数字图像处理就是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接受系统所需要的图像处理过程。
图像处理的基础是数字，主要任务是进行各种算法设计和算法实现。
图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4个阶段。
初创期开始与20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行少秒显示，大多采用中、大型机对其处理。
在这一时期，由于图像存储成本高、处理设备昂贵，其应用面很窄。
进入20世纪70年代的发展期，开始大量采用中、小型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描方式，特别是CT和卫星遥感图像的出现，对图像处理技术的发展起到了很好的推动作用。
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.。
matlab二值化处理
matlab二值化处理
Matlab二值化处理是一种常用的图像处理技术，它将一幅图像转化为黑白两种颜色，使得图像中的信息更加明显和易于处理。
在Matlab中，二值化处理主要有两种方法：全局阈值法和自适应阈值法。
全局阈值法是将整幅图像分成两个部分：前景和背景，通过设定一个阈值来划分。
而自适应阈值法则是对图像中的不同区域分别设定阈值，以适应光照变化、噪声等因素的影响。
二值化处理在图像处理中广泛应用，如OCR识别、目标检测等领域。
在Matlab中，通过使用im2bw函数可以实现二值化处理，同时还可以通过调整阈值、卷积核大小等参数来达到更好的效果。
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图像处理中的图像二值化算法
图像处理中的图像二值化算法随着科技的发展，图像处理技术应用越来越广泛。
作为一项基础技术，图像二值化算法在图像处理中扮演着非常关键的角色，它可以将图像分割成黑白两种颜色，也就是将图像中的灰度值转化为0和1，简化了后续的处理流程。
本文将介绍图像二值化算法的基本原理和应用情况。
一、二值化算法的基本原理在图像中，每个像素都有一定的灰度值，在8位灰度图像中，灰度值的范围在0-255之间，其中0是代表黑色，255代表白色。
当我们需要处理一张图片时，如果直接对每一个灰度值进行处理，那么处理的过程就会非常繁琐，因此，我们需要将图像灰度值转化为0和1两种数字进行处理。
常见的二值化算法有全局阈值算法、局部阈值算法、自适应阈值算法、基于梯度算法等。
其中，全局阈值算法是最基本、最简单的一种算法。
它将整张图像分成黑白两个部分，通过将整个图像的像素点的灰度值与一个固定的阈值进行比较，如果像素点的灰度值大于阈值，就将该像素点的灰度值置为1，否则置为0。
使用全局二值化算法的步骤如下：1.将图像读入到内存中；2.将图像转化为灰度图像；3.计算整个图像的平均灰度值，该平均灰度值作为全局阈值；4.将图像中每个像素点的灰度值与该全局阈值进行比较，灰度值大于等于该全局阈值的像素点赋值为255（代表白色），小于该阈值的像素点赋值为0（代表黑色）；5.输出处理后的图像。
当然，这种方法的缺点也非常明显，那就是无法适应不同场合下的图像处理需求，处理效果难以保证。
因此，我们需要更为灵活的算法和方法来进行二值化处理。
二、不同类型的二值化算法1.基于直方图的全局阈值法二值化算法中的全局阈值算法通常是将整个图像分成两类像素：一类像素比较暗，另一类像素比较亮。
在直方图中，该分割就是直方图上的两个峰。
我们可以通过直方图分析来确定这个阈值，并将灰度值低于阈值的像素变为黑色，将灰度值高于阈值的像素变为白色。
对于图像I(x,y)，它的灰度直方图h(i)可以表示为：h(i) = N(i) / MN (i=0,1,…,L-1)其中N(i)是图像中所有像素灰度值为i的像素数量，MN是总的像素数量，L是灰度级别数量（在8位图像中，L等于256）然后我们需要确定一个阈值T，所有像素点的灰度值小于T的变为黑色，大于等于T的变为白色。
openmv阈值操作
OpenMV阈值操作概述OpenMV是一款基于Python的低功耗嵌入式计算机视觉开发平台，具有图像处理、机器视觉和深度学习等功能。
阈值操作是图像处理中常用的一种技术，用于将图像转换为二值图像，以便进行后续的图像分割、边缘检测等操作。
本文将介绍OpenMV中的阈值操作，包括阈值类型、阈值计算方法和阈值操作的实现步骤。
阈值类型在OpenMV中，可以选择不同的阈值类型来进行图像二值化操作。
常用的阈值类型包括：•二值阈值（Binary Thresholding）：将图像中的像素值与指定的阈值进行比较，大于阈值的像素设置为白色，小于阈值的像素设置为黑色。
•反二值阈值（Inverse Binary Thresholding）：与二值阈值相反，将图像中的像素值与指定的阈值进行比较，大于阈值的像素设置为黑色，小于阈值的像素设置为白色。
•自适应阈值（Adaptive Thresholding）：根据图像局部区域的像素值自适应地确定阈值。
常用的自适应阈值算法包括局部均值、高斯加权均值等。
•OTSU阈值（OTSU Thresholding）：根据图像直方图的形状自动确定阈值，适用于图像中目标和背景之间的对比度较大的情况。
阈值计算方法在OpenMV中，可以使用不同的阈值计算方法来确定阈值。
常用的阈值计算方法包括：•固定阈值（Fixed Thresholding）：直接指定阈值的数值。
•均值阈值（Mean Thresholding）：根据图像像素的平均值来确定阈值。
•中值阈值（Median Thresholding）：根据图像像素的中值来确定阈值。
•OTSU阈值（OTSU Thresholding）：根据图像直方图的形状自动确定阈值。
阈值操作的实现步骤在OpenMV中，实现阈值操作的步骤如下：1.导入所需的库和模块：import sensorimport imageimport time2.初始化摄像头：sensor.reset()sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)sensor.set_framesize(sensor.QVGA)sensor.skip_frames(time = 2000)3.拍摄图像：img = sensor.snapshot()4.进行阈值操作：threshold_value = 128img.binary([threshold_value])以上代码将图像转换为二值图像，像素值大于阈值的像素设置为白色，小于阈值的像素设置为黑色。
图像处理中的图像分割算法技巧
图像处理中的图像分割算法技巧图像分割是图像处理领域中的一个重要任务，它的目标是将图像分割成具有特定意义的区域或对象。
图像分割可以帮助我们理解图像中的内容，提取出我们感兴趣的图像特征，为后续的图像分析和计算机视觉任务打下基础。
本文将介绍几种常见的图像分割算法及其技巧。
一、阈值分割算法技巧阈值分割算法是一种简单且常用的图像分割方法，它基于图像灰度值的统计信息将图像分割成目标和背景两部分。
其中，全局阈值分割算法、自适应阈值分割算法和基于直方图的分割算法是常见的阈值分割算法技巧。
全局阈值分割算法是通过选取一个全局阈值，将图像中灰度值高于阈值的像素点分配为目标，灰度值低于阈值的像素点分配为背景。
该方法常用于图像的二值化处理，例如将图像中的前景和背景分离。
在操作时，我们需要根据图像的特性选择合适的阈值，可以使用常规方式（例如Otsu阈值算法）或自定义选择。
自适应阈值分割算法则是通过根据局部灰度值的统计信息来进行图像分割。
适用于图像中存在光照不均或者是局部对比度较强的情况。
该方法可以通过选择不同的局部窗口大小和统计方法来适应不同的图像特性。
基于直方图的分割算法，它通过分析图像的直方图来确定阈值，并将图像进行分割。
此方法适用于图像中存在灰度值分布较明显的情况。
二、边缘检测技巧边缘检测是一种常用的图像分割技巧，它主要用于寻找图像中的边缘信息。
边缘是指图像中灰度值变化较大的区域，一般表示物体之间的边界或者纹理变化。
图像中的边缘信息可以提供重要的形状和结构信息，因此边缘检测对于图像分割至关重要。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它通过计算图像灰度值的梯度来检测边缘。
Canny 算子是一种经典的边缘检测算法，它通过多步骤的操作来提取图像中的边缘，包括高斯平滑、计算梯度和非最大值抑制等。
Laplacian算子也是一种梯度算子，它通过计算图像的拉普拉斯算子来提取边缘。
otsu阈值处理 确定阈值的算法
otsu阈值处理确定阈值的算法
otsu阈值处理是一种自适应的二值化图像处理方法，它通过计算像素灰度值的方差来确定最佳的二值化阈值。
这种方法适用于背景和前景之间的灰度差异较大的图像。
otsu阈值处理的具体算法如下：
1. 统计图像灰度级的直方图，计算每个灰度级出现的频率。
2. 初始化类间方差为0，然后逐个尝试每个灰度级作为阈值，并将图像分为两个部分，每个部分的像素分别计算其均值和方差。
3. 根据分割后两部分的像素数量比例，分别计算出两个部分的加权均值。
然后根据这两个加权均值和分割后两部分的像素数量比例计算出类间方差。
4. 如果计算出的类间方差大于当前最大类间方差，则将当前灰度级作为最佳阈值，并将当前类间方差作为最大类间方差。
5. 重复步骤2至4，直到尝试完所有灰度级为止。
6. 返回最佳阈值。
otsu阈值处理的优点是可以自动确定最佳阈值，不需要人工干预，具
有更好的适应性。
在图像的二值化处理中，otsu阈值处理也被广泛应用。
在实际应用中，otsu阈值处理算法还需要注意一些问题。
首先是需要
对图像进行预处理，包括去噪和灰度级缩放等。
其次是需要根据具体
情况选择合适的处理方法。
例如，对于漏斗状的图像，可以使用形态
学操作进行处理，以提高分割效果。
综上所述，otsu阈值处理是一种基于类间方差的自适应二值化方法，
其算法简单、运算速度快、效果好。
在图像处理领域得到了广泛应用，并且是一种十分经典和有效的算法。
二值化阈值公式
二值化阈值公式
二值化阈值是图像处理中常用的一种方法，它将灰度图像转化为二值图像，使得像素只能取两个值，通常是0和255。
其中，0代表黑色，255代表白色。
1.全局阈值法：
阈值化公式：`S(x,y)=255,ifI(x,y)>T`
`S(x,y)=0,ifI(x,y)<=T`
其中，S(x,y)是输出二值图像中的像素值，I(x,y)是输入灰度图像中的像素值，T是设定的阈值。
2.自适应阈值法：
阈值化公式：`S(x,y)=255,ifI(x,y)>M(x,y)C`
`S(x,y)=0,ifI(x,y)<=M(x,y)C`
其中，M(x,y)是局部均值，用来估计局部背景亮度；C是一个常数，用来调节阈值的大小。
上述两种阈值化方法都是常见且简单易懂的阈值化方法，可以通过调整阈值或者常数来控制二值化的效果。
此外，还有一些其他的阈值化方法，如Otsu阈值法、最大熵阈值法等，它们根据具体的图像特点和应用需求来选择最佳的阈值。
通过以上的阈值化公式，可以实现对图像的二值化处理，得到所需的二值图像。
opencv自适应二值化原理
opencv自适应二值化原理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
在图像处理中，二值化是一种常用的操作，用于将灰度图像转换为黑白图像，以便进行后续的图像处理和分析。
而自适应二值化是一种特殊的二值化方法，其原理是根据图像局部区域的灰度值进行阈值的计算，从而更好地适应不同区域的光照和对比度变化。
传统的全局二值化方法使用一个固定的阈值来将灰度图像进行二值化处理。
然而，当图像中存在光照不均匀或对比度较低的区域时，全局阈值的应用效果较差。
为了解决这个问题，自适应二值化方法被提出。
自适应二值化方法首先将图像分割成多个局部区域，然后在每个局部区域内计算不同的阈值。
在计算阈值时，可以使用不同的算法，如Otsu算法或大津算法。
这些算法能够自动寻找最佳阈值，使得目标区域与背景区域之间的差异最大化。
对于每个局部区域，自适应二值化方法根据局部区域内的灰度值计算一个局部阈值。
常用的局部阈值计算方法有以下几种：1. 均值法：计算局部区域内像素灰度值的平均值作为阈值。
2. 高斯法：计算局部区域内像素灰度值的高斯加权平均值作为阈值。
3. 中值法：计算局部区域内像素灰度值的中值作为阈值。
在计算得到局部阈值后，将其应用于对应的局部区域内的所有像素，将像素灰度值与局部阈值进行比较，大于阈值的像素设置为255（白色），小于等于阈值的像素设置为0（黑色），从而实现二值化处理。
自适应二值化方法的优点是能够根据局部区域的特点来选择合适的阈值，从而更好地适应不同区域的光照和对比度变化。
这在处理具有光照不均匀或对比度较低的图像时非常有用。
而传统的全局二值化方法则往往不能很好地处理这些情况。
在OpenCV中，可以使用函数`cv2.adaptiveThreshold()`来实现自适应二值化。
该函数接受以下参数：- `src`：输入图像，必须为灰度图像。
- `maxValue`：目标像素的最大值，通常为255。
- `adaptiveMethod`：自适应阈值计算方法，包括`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`、`cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C`等。
图像二值化阈值选取常用方法汇总
图像二值化阈值选取常用方法最近在公司搞车牌识别的项目，车牌定位后，发现对车牌区域二值化的好坏直接影响后面字符切分的过程，所以就想把常用阈值选取方法做一个总结。
图像二值化阈值选取常用方法：1.双峰法。
2.P 参数法。
3.最大类间方差法（Otsu 、大津法）。
4.最大熵阈值法。
5.迭代法(最佳阈值法)。
1.双峰法在一些简单的图像中，物体的灰度分布比较有规律，背景与目标在图像的直方图各自形成一个波峰，即区域与波峰一一对应，每两个波峰之间形成一个波谷。
那么，选择双峰之间的波谷所代表的灰度值T 作为阈值，即可实现两个区域的分割。
如图1所示。
2.P 参数法当目标与背景的直方图分布有一定重叠时，两个波峰之间的波谷很不明显。
若采用双峰法，效果很差。
如果预先知道目标占整个图像的比例P ，可以采用P 参数法。
P 参数法具体步骤如下：假设预先知道目标占整个图像的比例为P ，且目标偏暗，背景偏亮。
1）、计算图像的直方图分布P(t)，t=0,1,.....255。
2）、计算阈值T ，使其满足0()*Tt p t Pm n =-∑最小。
P 参数法一般用于固定分辨率下，目标所占整个图像比例已知的情况。
3.最大类间方差法(Otsu)最大类间方差法是由Otsu 于1979年提出的，是基于整幅图像的统计特性实现阈值的自动选取的，是全局二值化最杰出的代表。
Otsu 算法的基本思想是用某一假定的灰度值t 将图像的灰度分成两组，当两组的类间方差最大时，此灰度值t 就是图像二值化的最佳阈值。
设图像有L 个灰度值，取值范围在0～L-1，在此范围内选取灰度值T ，将图像分成两组G0和G1，G0包含的像素的灰度值在0～T ，G1的灰度值在T+1～L-1，用N 表示图像像素总数，i n 表示灰度值为i 的像素的个数。
已知：每一个灰度值i 出现的概率为/i i p n N =；假设G0和G1两组像素的个数在整体图像中所占百分比为01ϖϖ、，两组平均灰度值为01μμ、，可得概率：00=T ii p ϖ=∑11011L i i T p ωω-=+==-∑平均灰度值：00T i i ipμ==∑111L ii T i p μ-=+=∑图像总的平均灰度值：0011μϖμϖμ=+类间方差：()()()22200110101()g t ωμμωμμωωμμ=-+-=-最佳阈值为：T=argmax(g(t))使得间类方差最大时所对应的t 值。
局部自适应二值化方法研究
局部自适应二值化方法研究摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。
其中图像二值化又是图像分割的重点。
对局部阈值二值化法的几种常用的算法进行了综述。
每基于一定理论和算法的图像二值化方法都有各自不同的优势和缺点，在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。
关键词：图像分割；二值化；全局阈值法；局部阈值法0 引言图像分割技术作为图像处理领域中极为重要的内容之一，是实现图像分析和理解的基础，是一种基础的计算机视觉技术。
只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
虽然图像分割方法已经有了很大的发展，但由于它的复杂性，仍有很多问题没有很好的解决，由于不同种类的图像，不同的应用场合，需要提取的图像特征是不同的，当然对应的图像分割方法也就不同，因此并不存在一种普遍适应的图像分割最优方法。
实践证明对图像分割理论与技术的进一步研究是具有非常重要的意义。
1 图像二值化二值化是图像处理中的一个重要的问题，广泛应用于图像分割，图像增强，图像识别等领域。
它利用了图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把原图像变为仅用两个灰度值表示的图像目标和背景的二值图像。
根据其运算的范围不同，文本图像的二值化方法可分为全局阈值方法和局部阈值方法。
全局阈值法根据文本图像的直方图或灰度空间分布确定一个阈值，以此实现灰度文本图像到二值图像的转化。
此方法的优点在于算法简单，对目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但是由于对整幅图使用一个阈值处理，因此但其对输入图像有噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，应用受到极大限制，不能广泛地应用于实际。
典型的全局阈值方法包括Otsu's方法、迭代算法等。
局部阈值法通过定义考察点的邻域，比较考察点与其邻域的灰度值来确定当前考察点的阈值。
非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质，使得局部阈值法较全局阈值法有更广泛的应用。
自适应阈值二值化算法
自适应阈值二值化算法
参考内容：
自适应阈值二值化法是一种优势大、应用快速的图像处理算法，用于将彩色图像分割成二值图像。
它使用图像中位于亮度级中间的像素，从而比像素平均值异常值更容易且有效的产生二值图像。
自适应阈值二值化法的原理是：首先，在图像中选择大小为M×N的区域（默认为3×3），然后将其称为窗口。
接下来，计算窗口中的像素的平均值C。
最后，将像素的亮度值与平均值C比较，如果大于C，则设为白色（255）；如果小于C，则设为黑色（0）。
核心思想是，窗口大小及其中的像素决定某一像素是否被分割为白色或黑色。
一般来说，这种算法需要耗费较长的时间，因为它需要处理每一个像素，然后比较像素与窗口平均值之间的关系，最后才能确定每一个像素的值。
然而，由于计算的复杂性，图像要求的尺度也会改变，有时可以获得良好的结果，但在某些情况下仍然不能找到我们理想的结果。
opencv二值化方法
opencv二值化方法
OpenCV提供了多种二值化方法，用于将图像转换为黑白二值图像，以下是一些常用的二值化方法：
1. 全局阈值二值化，使用cv
2.threshold函数，将图像转换为二值图像，该函数需要指定阈值，超过阈值的像素点设为白色，否
则设为黑色。
2. 自适应阈值二值化，使用cv2.adaptiveThreshold函数，该方法根据图像局部区域的灰度值进行二值化处理，适用于光照不均
匀的图像。
3. Otsu's 二值化，使用cv2.threshold函数并指定参数
cv2.THRESH_OTSU，该方法会自动计算最佳阈值进行二值化，适用于
双峰图像。
4. 自定义阈值二值化，除了以上方法，还可以根据具体需求自
定义二值化方法，例如基于图像直方图的分布特点进行二值化处理。
在选择二值化方法时，需要考虑图像的特点、光照条件以及后
续处理的需求。
不同的二值化方法适用于不同的图像场景，因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法来进行二值化处理。
希望以上信息能够帮助到你。
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。
halcon 二值化阈值
halcon 二值化阈值在图像处理中，二值化是一种常见且重要的操作。
通过将图像中的像素灰度值映射为黑白两种颜色，从而将图像转化为只有黑白两种颜色的二值图像。
在Halcon软件中，二值化操作是非常常用的，并且Halcon提供了多种二值化阈值的计算方法，以适应不同的图像处理需求。
一、二值化简介二值化是将一幅图像转换为只有两种颜色的图像的过程。
这两种颜色通常是黑色和白色，也可以是其他两种特定的颜色。
二值化可以分割图像中的目标物体和背景，减少图像中的信息量，提取所需的目标特征，用于后续的图像处理和分析。
二、Halcon二值化方法Halcon提供了多种二值化阈值的计算方法，下面将分别介绍常用的几种方法。
1. 固定阈值法固定阈值法是最简单、最直接的二值化方法之一。
通过选择一个固定的灰度值作为阈值，大于该灰度值的像素设为白色，小于该灰度值的像素设为黑色。
具体操作步骤如下：①使用read_image函数将图像读入Halcon中。
②使用threshold函数进行固定阈值化处理，指定阈值。
③使用write_image函数将二值化后的图像保存。
2. 标准差法标准差法是根据图像灰度值的标准差进行二值化的方法。
通过计算整个图像的灰度标准差，将标准差的一定倍数作为阈值进行二值化。
具体操作步骤如下：①使用read_image函数将图像读入Halcon中。
②使用deviation_image函数计算图像的标准差。
③选择适当的倍数作为阈值放入threshold函数中进行二值化处理。
④使用write_image函数将二值化后的图像保存。
3. 迭代方法迭代方法是根据图像灰度直方图的波峰和波谷进行二值化的方法。
通过找到波峰和波谷之间的最佳阈值，进行二值化处理。
具体操作步骤如下：①使用read_image函数将图像读入Halcon中。
②使用gray_histo函数计算图像的灰度直方图。
③使用regulate函数对灰度直方图进行处理，得到平滑的直方图。
灰度图像二值化阈值选取常用方法课件
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
vs自适应二值化处理
自适应二值化处理与传统的二值化处理方法有何不同？随着数字图像处理技术的不断发展，二值化处理已成为图像处理的重要步骤之一。
传统的二值化处理方法是将图像中的像素值转化为黑白两种颜色，以便进行后续的分析和处理。
然而，传统的二值化处理方法存在一些缺陷，例如对于光照不均匀的图像，传统的二值化处理方法往往会产生较大的误差。
为了克服这些缺陷，自适应二值化处理方法应运而生。
自适应二值化处理方法是指根据图像的局部特征来进行二值化处理的方法。
与传统的二值化处理方法不同，自适应二值化处理方法可以自动调整阈值，以适应不同区域的光照强度和对比度。
具体来说，自适应二值化处理方法将图像分为若干个小区域，然后在每个小区域内计算出一个局部阈值，再将每个小区域内的像素值与该局部阈值进行比较，以确定像素点的颜色。
下面我们通过一个实例来比较传统的二值化处理方法和自适应二值化处理方法的差异。
实例：对一张光照不均匀的图像进行二值化处理首先，我们使用传统的二值化处理方法对一张光照不均匀的图像进行处理，结果如下图所示。
从图中可以看出，传统的二值化处理方法在处理光照不均匀的图像时，往往会产生较大的误差。
由于图像中的光照强度不同，导致图像中的物体在二值化处理后出现了很多噪点和断裂的边缘，影响了后续的分析和处理。
接下来，我们使用自适应二值化处理方法对同一张图像进行处理，结果如下图所示。
从图中可以看出，自适应二值化处理方法在处理光照不均匀的图像时，能够自动调整阈值，以适应不同区域的光照强度和对比度。
由于图像中的每个小区域都有自己的局部阈值，因此处理后的图像中噪点和断裂的边缘明显减少，物体的轮廓更加清晰，更有利于后续的分析和处理。
综上所述，自适应二值化处理方法相对于传统的二值化处理方法具有更好的适应性和精度。
在处理光照不均匀的图像、复杂背景的图像等方面具有明显的优势，值得广泛应用。
二值化 光源方向
在计算机视觉和图像处理领域，二值化（Binarization）是指将图像转换为只有黑白两色的过程，即将图像的像素值通过一个阈值来划分，高于阈值的像素被赋值为白色（通常为255），低于阈值的像素被赋值为黑色（通常为0）。
光源方向在这个过程中并不是直接参与因素，但光源的方向对原始图像的亮度分布有显著影响，因此在进行图像二值化前，光源方向的考虑对于选择合适的阈值非常重要。
例如，在文档扫描或OCR（光学字符识别）中，如果光源方向不均匀，会导致图像中同一文字或线条的亮度不一致，这样在进行二值化时，如果没有对光照不均进行预处理，可能会影响最终二值图像的质量和文本识别的准确性。
为了克服光源方向带来的影响，可以采用以下策略：
1.光照校正：通过图像处理技术对原始图像进行光照校正，使得图像的亮度
分布尽可能均匀。
2.自适应阈值法：使用自适应阈值算法来进行二值化，该算法允许对图像的
不同区域使用不同的阈值，这样即使在光照不均匀的情况下也能较好地区分前景和背景。
3.直方图均衡化：对图像进行直方图均衡化处理，通过增强图像的整体对比
度，使得光源方向的影响得以减弱，然后再进行二值化。
总之，光源方向虽然不是二值化过程本身的直接组成部分，但它是影响二值化效果的重要前提条件之一，需要在处理前予以适当的关注和处理。