python opencv 简单阈值算法的实现


						本文先了解一个简单阈值函数，以了解一个阈值算法的具体参数。 



然后比较不同阈值函数的区别。

同样的，先用一副图说明本文重要大纲： 









#! usr/bin/env python

# coding: utf-8

import cv2



img = cv2.imread('cat.jpg')

img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 先将图像矩阵进行二值化

# img = cv2.imread('cat.jpg'，0)

# 也可以直接将图像用灰度值读入，其中0就表示用灰度读图



cv2.imshow('img',img)



_,img1 = cv2.threshold(img,100,250,cv2.THRESH_BINARY)

# 这个函数返回两个值，第二个值才是二值化后的图像矩阵

# 最后一个参数表示一种二值化算法

# 阈值设置为100,

# 250表示大于100的像素值会被重新赋值为250



cv2.imshow('img',img1)



# cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()





############ 以下比较不同简单二值化算法的区别



# 先进行不同算法的二值化

ret,img1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

# 从名字可以看出一点来，binary是二元的意思，这里指要么0，要么指定的一个值（255）

print(ret)

ret,img2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 注意到INV表示逆，全写是inverse

ret,img3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)

# 注意到truncate表示截断的意思。这个函数不再是二元，而是对超过某个值的部分进行处理，否则并不会处理。

ret,img4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)

# 实际上，这也是一种阶段，对大于某一个值的像素值进行调整，与trunc不同的是，这里变为0，而不是最大值

ret,img5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)



import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#用这个模块来画图显示，这个库和opencv有些不同，可参考前面的博客

# http://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80543966



# 先定义以下图的图题和图像矩阵

titles = ['original','binary','binary_inv','trunc','tozero','tozero_inv']

imgs = [img,img1,img2,img3,img4,img5]



for i in range(6):

  plt.subplot(2,3,i+1)#分别画出每一个图

  plt.imshow(imgs[i],'gray')

  plt.title(titles[i])#写出图题



plt.show()



以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持中文源码网。