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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】158. 阈值处理之固定阈值法

發布時間：2025/3/15 编程问答 24 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了【youcans 的 OpenCV 例程200篇】158. 阈值处理之固定阈值法小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】158. 閾值處理之固定閾值法

3.1 閾值處理基礎

閾值就是臨界值。圖像閾值處理簡單、直觀，計算速度快，是圖像處理的基礎操作，在圖像分割中處于核心地位。

根據灰度值和灰度值的限制將圖像劃分為多個區域，或提取圖像中的目標物體，是最基本的閾值處理方法。

例如，圖像由暗色背景上的亮目標組成，目標像素和背景像素的灰度值組合構成兩種主要模式，可以通過設定適當的閾值 T，將圖像的像素劃分為兩類：灰度值大于 T 的像素集是目標，小于 T 的像素集是背景。

如果圖像的直方圖存在明顯邊界，容易找到圖像的分割閾值；但如果圖像直方圖分界不明顯，則很難找到合適的閾值，甚至可能無法找到固定的閾值有效地分割圖像。

當 T 是應用于整幅圖像的常數，稱為全局閾值處理；當 T 對于整幅圖像發生變化時，稱為可變閾值處理。有時，對應于圖像中任一點的 T 值取決于該點的鄰域的限制，稱為局部閾值處理。

當圖像中存在高斯噪聲時，通常難以通過全局閾值將圖像的邊界完全分開。如果圖像的邊界是在局部對比下出現的，不同位置的閾值也不同，使用全局閾值的效果將會很差。

OpenCV 提供了函數 cv.threshold 可以對圖像進行閾值處理。

函數說明：

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

函數 threshold() 可以將灰度圖像轉換為二值圖像，圖像完全由像素 0 和 255 構成，呈現出只有黑白兩色的視覺效果。

灰度閾值化通過選取的灰度閾值 thresh，將每個像素的灰度值與閾值進行比較，將灰度大于閾值的像素點置為最大灰度，小于閾值的像素點置為最小灰度，得到二值圖像，可以突出圖像輪廓，把目標從背景中分割出來。

參數說明：

scr：變換操作的輸入圖像，nparray 二維數組，必須是單通道灰度圖像！
thresh：閾值，取值范圍 0~255
maxval：填充色，取值范圍 0～255，一般取 255
type：變換類型
- cv2.THRESH_BINARY：大于閾值時置 255，否則置 0
- cv2.THRESH_BINARY_INV：大于閾值時置 0，否則置 255
- cv2.THRESH_TRUNC：大于閾值時置為閾值 thresh，否則不變（保持原色）
- cv2.THRESH_TOZERO：大于閾值時不變（保持原色），否則置 0
- cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于閾值時置 0，否則不變（保持原色）
- cv2.THRESH_OTSU：使用 OTSU 算法選擇閾值
返回值 retval：返回二值化的閾值
返回值 dst：返回閾值變換的輸出圖像

注意：

函數 cv2.threshold 進行固定閾值的二值化處理；函數 cv2.adaptiveThreshold 為自適應閾值的二值化處理函數，可以通過比較像素點與周圍像素點的關系動態調整閾值。
確切地說，只有 type 為 cv2.THRESH_BINARY 或 cv2.THRESH_BINARY_INV 時輸出為二值圖像，其它變換類型時進行閾值處理但并不是二值處理。

例程 11.15：圖像閾值處理之固定閾值法

# 11.15 圖像閾值處理之固定閾值法# 生成灰度圖像hImg, wImg = 512, 512img = np.zeros((hImg, wImg), np.uint8) # # 創建黑色圖像 RGB=0cv2.rectangle(img, (60,60), (450,320), (127,127,127), -1) # -1 表示矩形填充cv2.circle(img, (256, 256), 120, (205,205,205), -1) # -1 表示圓形填充# 添加高斯噪聲mu, sigma = 0.0, 25.0noiseGause = np.random.normal(mu, sigma, img.shape)imgNoise = img + noiseGauseimgNoise = np.uint8(cv2.normalize(imgNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 歸一化為 [0,255]# 閾值處理ret, imgBin1 = cv2.threshold(img, 63, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 閾值分割, thresh=63ret, imgBin2 = cv2.threshold(img, 125, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 閾值分割, thresh=125ret, imgBin3 = cv2.threshold(img, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 閾值分割, thresh=175plt.figure(figsize=(10, 7))plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("original"), plt.imshow(img, 'gray')plt.subplot(232), plt.axis('off'), plt.title("original with noise"), plt.imshow(imgNoise, 'gray')plt.subplot(233, yticks=[]), plt.title("Gray Hist") # 直方圖histNP, bins = np.histogram(imgNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)plt.bar(bins[:-1], histNP[:])plt.subplot(234), plt.title("threshold=63"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBin1,'gray')plt.subplot(235), plt.title("threshold=125"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBin2,'gray')plt.subplot(236), plt.title("threshold=175"), plt.axis('off'), plt.imshow(imgBin3,'gray')plt.tight_layout()plt.show()

（本節完）

youcans@xupt 原創作品，轉載必須標注原文鏈接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/124181317)

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總結

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