OpenCV的二值化处理函数threshold()详解

Posted 2022-07-11 昊虹图像算法

二值化处理对于图像处理的重要意义就不多说了。

OpenCV提供了函数threshold()用于对图像作二值化处理。

其原型如下：

C++原型：

double cv::threshold(	InputArray 	src,
						OutputArray dst,
						double 	thresh,
						double 	maxval,
						int 	type 
					)

Python原型如下：

retval, dst	= cv.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

参数意义如下：
src—输入图像，可以是多通道，8位或32位符点型数据类型的图像，但是当type选择THRESH_OTSU或THRESH_TRIANGLE时，图像只能8位的单通道图像。
dst—经过二值化处理的输出图像。
thresh—进行二值化处理的阈值。当type选择THRESH_OTSU或THRESH_TRIANGLE时，这个值被忽略，此时函数用通过OTSU法或TRIANGLE法计算出的阈值进行二值化操作。
maxval—二值化处理后的maxval值，详情见参数type的枚举值及其意义。当type选择THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV时会用到它。
type—这个参数的可选枚举值及意义如下：

相比于C++的原型，在Python的原型中，返回参数有两个，第一个返回参数retval代表函数threshold()在进行二值化处理时使用的阈值的数值，这一点挺好，特别是对于type选择THRESH_OTSU或THRESH_TRIANGLE时，我们可以知道究竟用的阈值是多少。这个情况我曾经还写过博文，链接：https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125188532

明白了各参数的意义和可取值后，应该就基本了解了这个函数的使用，接下只需要再看几个示例就能掌握了。

示例请各位移步博文 https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125592598 查看。