圖像二值化就是根據閾值將數字圖像分為兩部分：大于閾值的像素集合和小于閾值的像素集合。二值化操作分為全局二值化和局部二值化：

• 全局二值化：是針對整幅數字圖像來說的，設置一個閾值，讓整幅數字圖像的所有像素值與該閾值進行比較；
• 局部二值化：是針對一幅數字圖像的某一部分(區域)來說的，設置一個閾值，讓該區域的所有像素值與該閾值進行比較，因此，當一幅數字圖像上的不同部分具有不同亮度時，在對其進行二值化操作時，需要采用自適應閾值，讓不同的區域取不同的閾值；

在Opencv中對上述兩種二值化操作均提供了對應的函數。

全局二值化

import cv2cv2.threshold(src,threshold,maxValue,Methods)

參數

• src：灰度圖；
• threshold：用來對像素值進行分類的閾值；
• maxValue：當像素值高于（有時是小于）閾值時應該被賦予的新的像素值；
• Methods：二值化方法。

二值化方法具體包括如下五種：

• cv2.THRESH_BINARY：大于閾值的像素點的灰度值設定為 maxValue(如 8 位灰度值最大為 255)，灰度值小于閾值的像素點的灰度值設定為 0。
• cv2.THRESH_BINARY_INV：大于閾值的像素點的灰度值設定為 0，而小于該閾值的設定為 maxValue。
• cv2.THRESH_TRUNC：像素點的灰度值小于閾值不改變，大于閾值的灰度值的像素點就設定為該閾值。
• cv2.THRESH_TOZERO：像素點的灰度值小于該閾值的不進行任何改變，而大于該閾值的部分，其灰度值全部變為 0。
• cv2.THRESH_TOZERO_INV：像素點的灰度值大于該閾值的不進行任何改變，像素點的灰度值小于該閾值的，其灰度值全部變為 0。

局部二值化

import cv2cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptive_method, threshold_type, block_size, param1)

參數

• src：灰度圖；
• maxValue：當像素值高于（有時是小于）閾值時應該被賦予的新的像素值。
• adaptive_method：自適應閾值計算方法：CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C；
• threshold_type：二值化方法：CV_THRESH_BINARY 和CV_THRESH_BINARY_INV；
• block_size：用來計算閾值的像素鄰域大小
• param1：與自適應閾值計算方法有關的參數，當自適應閾值計算方法為 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，先求出塊中的均值，再減掉param1；
  當自適應閾值計算方法為 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ，先求出塊中的加權和(gaussian)， 再減掉 param1。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Opencv图像二值化操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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