OpenCV-Python图像处理：图像阈值处理

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一、概述

图像的阈值处理又称为二值化（Binarization），之所以称为二值化，是它可以将一幅图转换为感兴趣的部分（前景）和不感兴趣的部分（背景），二值化可以剔除掉图像中一些低于或高于一定值（即阈值）的像素，从而提取图像中的物体，通常将超过阈值的像素作为前景。阈值又称为临界值，它的目的是确定出一个范围，然后这个范围内的像素点使用同一种方法处理，而阈值之外的部分则使用另一种处理方法或保持原样。

阈值处理有2种方式，一种是固定阈值方式，又包括多种处理模式，另一种是非固定阈值，由程序根据算法以及给出的最大阈值计算图像合适的阈值，再用这个阈值进行二值化处理，非固定阈值处理时需要在固定阈值处理基础上叠加组合标记，叠加方式就是与固定阈值方式的标记相或。

在OpenCV-Python阈值处理相关的函数有threshold和adaptiveThreshold，threshold为固定阈值处理，adaptiveThreshold为自适应阈值处理。

二、threshold函数

2.1、threshold语法说明

调用语法：
retval, dst = cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)

其中：

src：源图像，8位或32位图像的numpy数组
thresh：阈值，0-255之间的数字，在进行处理时以阈值为边界来设不同的输出，阈值判断时，是以小于等于阈值和大于阈值作为分界条件
maxval：最大阈值，当使用固定阈值方法时为指定阈值，当叠加标记时为允许最大的阈值，算法必须在小于该值范围内计算合适的阈值
type：处理方式，具体取值及含义如下：
dst：阈值化处理后的结果图像numpy数组，其大小和通道数与源图像相同
retval：叠加cv2.THRESH_OTSU或cv2.THRESH_TRIANGLE标记后返回真正使用的阈值

从官网介绍资料的说明来看threshold 是支持32位彩色图像处理的，但网上几乎找不到关于处理彩色图像的机制说明及案例，经过老猿验证测试，对threshold 处理彩色图像的机制说明如下：

如果是32位彩色图像，则是以RGB每个通道的值单独与阈值进行比较，按每个通道进行阈值处理，返回的是一个阈值处理后的RGB各自的值，即还是32位图像。

2.2、案例

阈值化处理公开资料比较多，在此不介绍一般的灰度图阈值处理案例，介绍一个彩色图像阈值处理案例。

img1 = cv2.imread(r"F:\screenpic\redflower.jpg")
ret,img2  = cv2.threshold(img1, 35, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite(r"F:\screenpic\redflower_threshold.jpg",img2)

源图：

在这里插入图片描述

处理后图：

在这里插入图片描述

三、adaptiveThreshold函数

图像阈值化操作中，我们更关心的是从二值化图像中分离目标区域和背景区域，仅仅通过固定阈值很难达到理想的分割效果。在图片中的灰度是不均匀的，所以通常情况下图片中不同区域的阈值是不一样的。这样就需要一种方法根据图像不同区域亮度或灰度分布，计算其局部阈值来进行阈值处理。这种方法就是自适应阈值化图像处理，实际上这可以称为局部阈值法。

3.1、语法说明

adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)

说明：

src：源图像，必须是8位的灰度图
dst：处理后的目标图像，大小和类型与源图像相同
maxValue：用于指定满足条件的像素设定的灰度值
adaptiveMethod：使用的自适应阈值算法，有2种类型ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C算法（局部邻域块均值）或ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C（局部邻域块高斯加权和），ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C的计算方法是计算出邻域的平均值再减去第六个参数C的值，ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C的计算方法是计算出邻域的高斯均匀值再减去第六个参数C的值。处理边界时使用BORDER_REPLICATE | BORDER_ISOLATED模式
thresholdType：阈值类型，只能是THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV二者之一，具体参考上面“图像阈值处理”的表格
blockSize：表示邻域块大小，用来计算区域阈值，一般选择3、5、7……
C：表示常数，它是一个从均匀或加权均值提取的常数，通常为正数，但也可以是负数或零
返回值：处理后的图像

3.2、处理说明

亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高，而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小
在灰度图像中，灰度值变化明显的区域往往是物体的轮廓，所以将图像分成一小块一小块的去计算阈值往往会得出图像的轮廓。因此函数adaptiveThreshold除了将灰度图像二值化，也可以进行边缘提取
之所以能进行边缘提取，是因为当block很小时，如block_size=3 or 5 or 7时，“自适应”的程度很高，即容易出现block里面的像素值都差不多，这样便无法二值化，而只能在边缘等梯度大的地方实现二值化，结果显得它是边缘提取函数
当把blockSize设为比较大的值时，如blockSize=21 or 31 or 41时，adaptiveThreshold便是二值化函数
blockSize必须为大于1的奇数（原理老猿还没弄清楚），
如果使用平均值方法，平均值mean为180，差值delta为10，maxValue设为255。那么灰度小于170的像素为0，大于等于170的像素为255，如果是反向二值化，灰度小于170的像素为255，大于等于170的像素为0

3.3、案例

import cv2

img = cv2.imread(r'F:\screenpic\1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
newImg = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 3, 5)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('newImg',newImg)
cv2.waitKey(60000)

运行效果：
源图：
在这里插入图片描述
下面是分别设置不同blockSize的结果图，左图块大小blockSize为31，右图blockSize为3：

可以看到blockSize小时，轮廓识别效果明显，而大时，就是一个二值化图像。

四、小结

图像阈值处理又称为二值化（Binarization），它将一幅图转换为感兴趣的部分（前景）和不感兴趣的部分（背景），二值化可以剔除掉图像中一些低于或高于一定值（即阈值）的像素，从而提取图像中的物体，通常将超过阈值的像素作为前景。阈值又称为临界值，它的目的是确定出一个范围，然后这个范围内的像素点使用同一种方法处理，而阈值之外的部分则使用另一种处理方法或保持原样。本文介绍了图像阈值处理的概念、OpenCV-Python的支持函数threshold和adaptiveThreshold以及相关案例。

更多图像处理的数学基础知识请参考专栏《人工智能数学基础 https://blog.csdn.net/laoyuanpython/category_10382948.html》

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