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本篇文章将解决在 Python 中使用 cv2.threshold() 函数的问题。

阈值技术

阈值处理是一种对黑白图像进行的图像处理技术，可用于去除噪声和过滤具有极值的像素。 在这里，我们使用现有图像通过根据某个阈值调整像素值来创建二值图像。

每个像素值都与给定的阈值进行比较。 如果该值小于阈值，则设置为 0； 否则，它被设置为最大值 (255)。

我们可以使用 Python 中的 OpenCV 库来读取和处理用于计算机视觉技术的图像。 我们可以使用 cv2.threshold() 函数对该库执行阈值处理。

在 OpenCV 中使用 cv.threshold() 函数进行阈值处理

cv2.threshold() 函数在 Python 中实现了图像的基本二进制阈值技术。 它根据与给定阈值的比较将像素值替换为 0 或最大值，并将处理后的图像作为元组返回阈值。

我们使用 src 参数提供要处理的图像。 使用 thresh 参数提供用于比较的阈值。

可以使用 maxval 参数提供最大值。 这取决于下面讨论的阈值技术的类型。

与此函数关联的主要参数是类型参数。 这决定了要使用的二进制阈值类型。

类型参数可以接受五个值。 第一种类型是 cv2.THRESH_BINARY，它遵循二进制阈值的基础知识，当像素值小于阈值时分配像素值 0，当像素值大于阈值时分配 255。

例子：

import cv2

i = cv2.imread('jiyik.png')
img = cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, t = cv2.threshold(img, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow('THRESH_BINARY',t)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我们使用 cv2.imread() 函数来读取上面示例中的图像。 然后，使用 cv2.cvtColor() 函数将其转换为灰度图像，此过程对于其他类型也将保持相同。

然后，我们应用 cv2.threshold() 函数并提供所需的参数。 阈值为 60，我们应用 cv2.THRESH_BINARY 技术。 使用 cv2.imshow() 函数将最终结果显示在窗口中。

cv2.waitKey() 和 cv2.destroyAllWindows() 函数防止窗口立即关闭，并在用户按下任意键时关闭它们。 让我们讨论其他类型。

我们有 cv2.THRESH_BINARY_INV 类型，与之前的类型相反。 当像素小于阈值时，它将最大值分配给像素并分配 0。

例子：

import cv2

i = cv2.imread('jiyik.png')
img = cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, t = cv2.threshold(img, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

cv2.imshow('THRESH_BINARY_INV',t)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我们通过在 cv2.threshold() 函数中使用 cv2.THRESH_BINARY_INV 类型来处理阈值技术。 该过程与上一个类似。

第三种是cv2.THRESH_TRUNC，如果像素值超过阈值就赋值给阈值。

小于阈值的所有像素保持不变。

例子：

import cv2

i = cv2.imread('jiyik.png')
img = cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, t = cv2.threshold(img, 60, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

cv2.imshow('THRESH_TRUNC',t)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我们使用 Python 中的 cv2.threshold() 函数实现 cv2.THRESH_TRUNC 阈值技术。

还有 cv2.THRESH_TOZERO 类型。 所有小于阈值的像素值都变为零，而其余的不变。

例子：

import cv2

i = cv2.imread('jiyik.png')
img = cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, t = cv2.threshold(img, 60, 255, cv2.THRESH_TOZERO)

cv2.imshow('THRESH_TOZERO',t)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

与前一种类型相反的是 cv2.THRESH_TOZERO_INV 类型，其中大于阈值的像素值变为零。 我们可以类似地使用它。

例子：

import cv2

i = cv2.imread('jiyik.png')
img = cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
r, t = cv2.threshold(img, 120, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

cv2.imshow('THRESH_TOZERO_INV',t)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结

我们在本文中讨论了使用 cv2.threshold() 函数实现简单的阈值。 阈值处理是与某个阈值相比改变像素值的技术。

我们讨论了如何使用 cv2.threshold() 函数及其参数。 使用类型参数的不同值，有五种可能的阈值类型。

还有自适应阈值化，可以使用 OpenCV 库实现。