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图像阈值

阈值是什么？简单点说是把图像分割的标尺，这个标尺是根据什么产生的，阈值产生算法？阈值类型。（Binary segmentation）

相关API

函数原型：

double cv::threshold    (	InputArray  src,	//输入图像 (多通道或单通道, 8位或32位浮点型).    OutputArray dst,	//输出图像（大小和类型和输入图像一致）    double  thresh,	//阈值    double  maxval,	//阈值所能达到的最大值    int     type 	//阈值化操作的类型 (see the cv::ThresholdTypes).)

下方为各种阈值类型对应的数值（阈值类型本质都是数字，使用数字就能表示各种类型，在后方的代码中会实现）

enum ThresholdTypes {		THRESH_BINARY = 0,		//大于阈值的部分被置为255，小于部分被置为0   		THRESH_BINARY_INV = 1,	// 大于阈值部分被置为0，小于部分被置为255   		THRESH_TRUNC = 2,		//大于阈值部分被置为threshold，小于部分保持原样 		THRESH_TOZERO = 3,		//小于阈值部分被置为0，大于部分保持不变		THRESH_TOZERO_INV = 4,	//大于阈值部分被置为0，小于部分保持不变 		THRESH_MASK = 7,		THRESH_OTSU = 8,		//图像自适应二值化,一种自动找阈值的算法		THRESH_TRIANGLE = 16	//一种自动找阈值的算法

注意：

函数使用固定的阈值分别应用于多通道。该函数通常用于从灰度图像中获取二值图像，或者用于去除噪声，即滤除过小或过大值的像素。函数支持的阈值有几种类型。它们由参数type决定。 当时用thresh_otsu或thresh_triangle，函数确定最优阈值使用Otsu（大津法）或三角形算法，而不是指定的阈值。函数返回Otsu或三角形算法计算得到的阈值。目前，使用大津法和三角法，输入必须为单通道8位的图像。

阈值类型

阈值类型一阈值二值化(threshold binary)

• 左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
  

阈值反二值化(threshold binary Inverted)

• 左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
  

截断 (truncate)

• 左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
  

阈值取零 (threshold to zero)

• 左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
  

阈值反取零 (threshold to zero inverted)

• 左下方的图表示图像像素点Src(x,y)值分布情况，蓝色水平线表示阈值
  

结果显示

1. 原始图像
   
2. 阈值类型为THRESH_BINARY （滑动条的type_value=0）时， 大于阈值的部分被置为255，小于部分被置为0
   
3. 阈值类型为THRESH_BINARY_INV（滑动条的type_value=1）时，大于阈值部分被置为0，小于部分被置为255
   
4. 阈值类型为THRESH_TRUNC（滑动条的type_value=2）时，大于阈值部分被置为threshold，小于部分保持原样
   
5. 阈值类型为THRESH_TOZERO（滑动条的type_value=3）时，小于阈值部分被置为0，大于部分保持不变
   
6. 阈值类型为THRESH_TOZERO_INV（滑动条的type_value=4）时，大于阈值部分被置为0，小于部分保持不变
   
7. 经过THRESH_OTSU算法二值化的结果
   

代码实现

#include 
   
    #include 
    
     using namespace cv;//下方定义的全局变量都是为了在回调函数中能够使用Mat src, gray_src, dst;	const char* output_title = "binary image";		//定义一个全局变量存储窗口名称（以后改名时改这一处即可）//下两行定义"Threshold Value:"滑动条（表示阈值的大小）的值int threshold_value = 127;		//定义一个滑动条初始位置，此处表示当前阈值int threshold_max = 255;		//定义滑动条的最大位置，此处表示阈值达到的最大值//下两行定义"Type Value:"滑动条（表示阈值分割的类型）的值int type_value = 2;				//定义一个滑动条初始位置,2表示为THRESH_TRUNC的类型int type_max = 4;void Threshold_Demo(int, void*);	//声明回调函数，使用前5个阈值类型，可针对三通道图像或二值化图像处理void AutoThreshold_Demo(Mat &src);	//使用THRESH_OTSU或THRESH_TRIANGLE类型的算法，因其只能针对单通道图像，故在其内部进行灰度化int main() {
   	src = imread("G:/OpenCV/opencv笔记所用图片/6.jpg");	if (!src.data) {
   		printf("could not load image...\n");		getchar();		return -1;	}	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);		//命名一个窗口，此窗口名为"input image"（可以优化，用变量代替窗口名）	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);		//命名窗口 	imshow("input image", src);							//将src图像显示在窗口"input image"上	//对图像进行二值化	cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);	createTrackbar("Threshold Value:", output_title, &threshold_value, threshold_max, Threshold_Demo);	createTrackbar("Type Value:", output_title, &type_value, type_max, Threshold_Demo);	Threshold_Demo(0, 0);	//在此调用一次回调函数，为了显示初始化结果	//AutoThreshold_Demo(src);		//此处使用THRESH_OTSU算法进行二值化（注意执行对象只能是单通道对象）	waitKey(0);	return 0;}void Threshold_Demo(int , void*){
   		threshold(src, dst, threshold_value, threshold_max, type_value);	//此为	/*enum ThresholdTypes {		THRESH_BINARY = 0,		//大于阈值的部分被置为255，小于部分被置为0   		THRESH_BINARY_INV = 1,	// 大于阈值部分被置为0，小于部分被置为255   		THRESH_TRUNC = 2,		//大于阈值部分被置为threshold，小于部分保持原样 		THRESH_TOZERO = 3,		//小于阈值部分被置为0，大于部分保持不变		THRESH_TOZERO_INV = 4,	//大于阈值部分被置为0，小于部分保持不变 		THRESH_MASK = 7,		THRESH_OTSU = 8,		//图像自适应二值化,一种自动找阈值的算法		THRESH_TRIANGLE = 16	//一种自动找阈值的算法		};*/	imshow(output_title, dst);}void AutoThreshold_Demo(Mat &src){
   	//如果src为3通道图像，将其灰度化变为单通道	if (src.channels() == 3)	{
   		printf("请输入单通道图像，否则无法执行THRESH_OTSU算法！\n");		return ;	}	threshold(src, dst, 0, 255, THRESH_OTSU);	//此为THRESH_OTSU算法	//threshold(src, dst, 0, 255, THRESH_TRIANGLE);	imshow("THRESH_OTSU", dst);}
    
   

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