OpenCV IP misc BIN

[junxnone]

OpenCV 二值化

• cv2.threshold
• cv2.adaptiveThreshold

普通二值化

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

Type	公式	图解
cv2.THRESH_BINARY
cv2.THRESH_BINARY_INV
cv2.THRESH_TRUNC
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV
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Examples

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自适应二值化

• 根据图像局部像素值来取阈值

void cv::adaptiveThreshold(InputArray 	src,
                      OutputArray 	dst,
                      double 	maxValue,
                      int 	adaptiveMethod,
                      int 	thresholdType,
                      int 	blockSize,
                      double 	C 
)	

参数	描述
maxValue	符合条件的值赋予的值, 二值化中的大值, 小值为 0
adaptiveMethod	使用的自适应算法 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C/ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
thresholdType	二值化方法
blockSize	计算阈值的邻域
C	减去的常数

自适应算法

ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C

• 取相邻区域均值
• T(x,y) 为点 (x,y) 相邻区域 blockSize x blockSize 的均值 减去 C
• 相当于用 boxfilter 求阈值

ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C

• 取相邻区域高斯加权和
• T(x,y) 为点 (x,y) 相邻区域 blockSize x blockSize 的 高斯加权和 减去 C
• 相当于用 GaussianBlur 求阈值

二值化方法

Enum	描述
THRESH_BINARY	大于阈值取大值，否则为 0
THRESH_BINARY_INV	与上面相反
THRESH_TRUNC	大于阈值取阈值，其他不变
THRESH_TOZERO	小于阈值取 0 ，其他不变
THRESH_TOZERO_INV	与上面相反
THRESH_OTSU	Otsu 算法 选择最佳阈值
THRESH_TRIANGLE	Triangle 算法选择最佳阈值

详情见 ThresholdTypes

dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxval, thresh_type, type, Block Size, C)

• cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C - 阈值为邻近区域平均值
• cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C - 阈值是权重为高斯窗的邻域值的加权和

Reference

• Python-OpenCV 处理图像（七）：图像灰度化处理
• opencv threshold tutorial
• ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C Impl
• ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C Impl
• ThresholdTypes