OpenCV 完整例程37. 图像的灰度化处理和二值化处理

Posted 2021-12-17 Python小白进阶

【OpenCV 完整例程】37. 图像的灰度化处理和二值化处理

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按照颜色对图像进行分类，可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。

• 二值图像：只有黑色和白色两种颜色的图像。每个像素点可以用 0/1 表示，0 表示黑色，1 表示白色。
• 灰度图像：只有灰度的图像。每个像素点用 8bit 数字 [0,255] 表示灰度，如：0 表示纯黑，255 表示纯白。
• 彩色图像：彩色图像通常采用红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）三个色彩通道的组合表示。

OpenCV 中彩色图像使用 BGR 格式。彩色图像进行灰度化处理，可以在读取图像文件时直接读取为灰度图像，也可以通过颜色空间转换函数 cv2.cvtColor 将彩色图像转换为灰度图像。

灰度化处理相关函数和例程介绍，详见 [OpenCV 学习课-2.图像读取与显示]。

# 1.1 图像的读取
    imgFile = "../images/imgLena.tif"  # 读取文件的路径
    img1 = cv2.imread(imgFile, flags=1)  # flags=1 读取彩色图像(BGR)
    img2 = cv2.imread(imgFile, flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像

# 1.10 图像显示(plt.imshow)
    imgRGB = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 图片格式转换：BGR(OpenCV) -> RGB(PyQt5)
    imGray = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 图片格式转换：BGR(OpenCV) -> Gray    

进一步地，通过函数 cv2.threshold 可以对图像进行二值化处理。

函数说明：

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

函数 threshold() 可以将灰度图像转换为二值图像，图像完全由像素 0 和 255 构成，呈现出只有黑白两色的视觉效果。

灰度阈值化通过选取的灰度阈值 thresh，将每个像素的灰度值与阈值进行比较，将灰度大于阈值的像素点置为最大灰度，小于阈值的像素点置为最小灰度，得到二值图像，可以突出图像轮廓，把目标从背景中分割出来。

参数说明：

• scr：变换操作的输入图像，nparray 二维数组，必须是单通道灰度图像！
• thresh：阈值，取值范围 0~255
• maxval：填充色，取值范围 0～255，一般取 255
• type：变换类型
  • cv2.THRESH_BINARY：大于阈值时置 255，否则置 0
  • cv2.THRESH_BINARY_INV：大于阈值时置 0，否则置 255
  • cv2.THRESH_TRUNC：大于阈值时置为阈值 thresh，否则不变（保持原色）
  • cv2.THRESH_TOZERO：大于阈值时不变（保持原色），否则置 0
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于阈值时置 0，否则不变（保持原色）
  • cv2.THRESH_OTSU：使用 OTSU 算法选择阈值
• 返回值 retval：返回二值化的阈值
• 返回值 dst：返回阈值变换的输出图像

注意：

1. 函数 cv2.threshold 进行固定阈值的二值化处理；函数 cv2.adaptiveThreshold 为自适应阈值的二值化处理函数，可以通过比较像素点与周围像素点的关系动态调整阈值。
2. 确切地说，只有 type 为 cv2.THRESH_BINARY 或 cv2.THRESH_BINARY_INV 时输出为二值图像，其它变换类型时进行阈值处理但并不是二值处理。

例程：1.47 图像的二值变换（固定阈值）

    # 1.47 固定阈值二值变换
    img = cv2.imread("../images/imgLena.tif")  # 读取彩色图像(BGR)
    imgGray = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像
    # imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 颜色转换：BGR(OpenCV) -> Gray

    # cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst
    ret1, img1 = cv2.threshold(imgGray, 63, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 转换为二值图像, thresh=63
    ret2, img2 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 转换为二值图像, thresh=127
    ret3, img3 = cv2.threshold(imgGray, 191, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 转换为二值图像, thresh=191
    ret4, img4 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  # 逆二值图像，BINARY_INV
    ret5, img5 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)  # TRUNC 阈值处理，THRESH_TRUNC
    ret6, img6 = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)  # TOZERO 阈值处理，THRESH_TOZERO

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    titleList = ["1. BINARY(thresh=63)", "2. BINARY(thresh=127)", "3. BINARY(thresh=191)", "4. THRESH_BINARY_INV", "5. THRESH_TRUNC", "6. THRESH_TOZERO"]
    imageList = [img1, img2, img3, img4, img5, img6]
    for i in range(6):
        plt.subplot(2, 3, i+1), plt.title(titleList[i]), plt.axis('off')
        plt.imshow(imageList[i], 'gray')  # 灰度图像 ndim=2
    plt.show()

（本节完）

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