Python圖像閾值化處理及算法比對實(shí)例解析
圖像的二值化或閾值化（Binarization）旨在提取圖像中的目標(biāo)物體，將背景以及噪聲區(qū)分開來。通常會(huì)設(shè)定一個(gè)閾值T，通過T將圖像的像素劃分為兩類：大于T的像素群和小于T的像素群。
灰度轉(zhuǎn)換處理后的圖像中，每個(gè)像素都只有一個(gè)灰度值，其大小表示明暗程度。二值化處理可以將圖像中的像素劃分為兩類顏色，常用的二值化算法如公式1所示：
{Y=0，gray<TY=255，gray>=T
{Y=0，gray<TY=255，gray>=T
當(dāng)灰度Gray小于閾值T時(shí)，其像素設(shè)置為0，表示黑色；當(dāng)灰度Gray大于或等于閾值T時(shí)，其Y值為255，表示白色。
Python OpenCV中提供了閾值函數(shù)threshold()實(shí)現(xiàn)二值化處理，其公式及參數(shù)如下圖所示：
retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
二進(jìn)制閾值化
該方法先要選定一個(gè)特定的閾值量，比如127
1) 大于等于127的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為最大值
2) 灰度值小于127的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0
例如: 156->255 89->0
關(guān)鍵字為cv2.THRESH_BINARY,完整代碼如下
import cv2
def test22():
src = cv2.imread("rose.jpg")
# 灰度圖片轉(zhuǎn)換
GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
# 二進(jìn)制閾值化處理
r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", b)
if cv2.waitKey(0) == 27:
cv2.destroyAllWindows()
test22()
效果如下:
反二進(jìn)制閾值化
該方法與二進(jìn)制閾值化方法相似，先要選定一個(gè)特定的灰度值作為閾值，比如127
1) 大于127的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為0
2) 小于該閾值的灰度值設(shè)定為255
例如：156->0 89->255
關(guān)鍵字為cv2.THRESH_BINARY_INV
代碼如下:
import cv2
def test22():
src = cv2.imread("rose.jpg")
# 灰度圖片轉(zhuǎn)換
GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
# 二進(jìn)制閾值化處理
r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", b)
if cv2.waitKey(0) == 27:
cv2.destroyAllWindows()
test22()
效果如下:
截?cái)嚅撝祷?/strong>
該方法需要選定一個(gè)閾值，圖像中大于該閾值的像素點(diǎn)被設(shè)定為該閾值，小于該閾值的保持不變。
1) 大于等于127像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為該閾值127
2) 小于該閾值的灰度值不變
例如: 163-> 127 89->89
關(guān)鍵字cv2.THRESH_TRUNC,完整代碼如下
import cv2
def test22():
src = cv2.imread("rose.jpg")
# 灰度圖片轉(zhuǎn)換
GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
# 二進(jìn)制閾值化處理
r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
# 顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", b)
if cv2.waitKey(0) == 27:
cv2.destroyAllWindows()
test22()
效果如下:
反閾值化為0
該方法先選定一個(gè)閾值，比如127
(1) 大于等于閾值127的像素點(diǎn)變?yōu)?
(2) 小于該閾值的像素點(diǎn)值保持不變
例如: 128->0 89->89
關(guān)鍵字為cv2.THRESH_TOZERO_INV,完整代碼如下：
import cv2
def test22():
src = cv2.imread("rose.jpg")
# 灰度圖片轉(zhuǎn)換
GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
# 二進(jìn)制閾值化處理
r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
# 顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", b)
if cv2.waitKey(0) == 27:
cv2.destroyAllWindows()
test22()
效果如下:
閾值為0
該方法先選定一個(gè)閾值，比如127
(1) 大于等于閾值127的像素點(diǎn)，值保持不變
(2) 小于該閾值的像素點(diǎn)值設(shè)置為0
例如: 163->163 102->0
關(guān)鍵字為cv2.THRESH_TOZERO,完整代碼如下：
import cv2
def test22():
src = cv2.imread("rose.jpg")
# 灰度圖片轉(zhuǎn)換
GrayImage = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
# 二進(jìn)制閾值化處理
r, b = cv2.threshold(GrayImage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
# 顯示圖像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", b)
if cv2.waitKey(0) == 27:
cv2.destroyAllWindows()
test22()
效果如下:
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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