cv2.threshold 图像二值化

what

parameters

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

• src：要进行二值化的输入图像。

• thresh：阈值，用于决定像素值将被分配到哪个类别（0或maxval）。根据不同的type，thresh可以是一个单一的阈值值或一个阈值图像。

• maxval：当像素值大于阈值时，它将被赋予的值。通常是255（白色）。

• type：二值化的类型，用于确定如何应用阈值。可以是以下值之一：

  • cv2.THRESH_BINARY：如果像素值大于阈值，则将其设置为maxval，否则设置为0。
  • cv2.THRESH_BINARY_INV：如果像素值大于阈值，则将其设置为0，否则设置为maxval。
  • cv2.THRESH_TRUNC：如果像素值大于阈值，则将其截断为阈值，否则保持不变。
  • cv2.THRESH_TOZERO：如果像素值大于阈值，则保持不变，否则设置为0。
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV：如果像素值大于阈值，则设置为0，否则保持不变。
    dst（可选）：输出图像，如果提供，则直接将结果赋值给dst。
  • cv2.threshold的返回值是一个元组，包含两个值：

• retval：用于在cv2.THRESH_OTSU和cv2.THRESH_TRIANGLE等情况下返回自动计算的阈值。在通常的情况下，可以忽略它。

• thresholded_image：经过二值化处理的输出图像。

示例

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('Image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用二值化
thresh = 128  # 阈值
maxval = 255  # 最大值
ret, thresholded_image = cv2.threshold(image, thresh, maxval, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示二值化后的图像
# cv2.imshow('Thresholded Image', thresholded_image)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
# 显示图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(thresholded_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()

在这个示例中，我们将输入灰度图像使用阈值128进行二值化，并将像素值大于128的部分设置为255（白色），小于128的部分设置为0（黑色）。