閾值的基本概念是為了簡化圖像以進行分析。當我們將圖像轉換為灰度圖像時,必須記住灰度圖像仍然至少有255個值。閾值是將所有內容轉換為白色或黑色的值,基于閾值。假設我們希望閾值為125(255的一部分),則低于125的所有內容將轉換為0或黑色,而高于125的所有內容將轉換為255或白色。語法如下:
retval,threshold = cv2.threshold(src, thresh, maxValue, cv2.THRESH_BINARY_INV)
參數-
src: 源圖像,應為灰度圖像。
thresh: 用于對像素值進行分類。
maxVal: 它表示如果像素閾值為則給定的值。
OpenCV提供不同風格的閾值,作為函數的第四個參數使用。這些是:
cv2.THRESH_BINARY
cv2.THRESH_BINARY_INV
cv2.THRESH_TRUNC
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV
讓我們以一個示例輸入圖像為例
我們以上面的圖像作為輸入。我們描述一下閾值的實際工作原理。上面的圖像稍暗,有點難以閱讀。有些部分足夠亮,可以正常閱讀,而其他部分需要更多的焦點才能正確閱讀。
讓我們考慮以下示例:
import cv2 img = cv2.imread(r'C:UsersDEVANSH SHARMAook1.jpg',1) retval, threshold = cv2.threshold(img, 62, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("Original Image", img) cv2.imshow("Threshold",threshold) cv2.waitKey(0)輸出:
上面的程序突出了圖像。現在我們可以輕松閱讀圖像的內容。
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原文標題:OpenCV教程-OpenCV圖像閾值處理
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