阈值分割(阈值分割/二值化)

学习使用不同的阈值方法"二值化"图像。图片等可到源码处下载。

目标

  • 使用固定阈值、自适应阈值和 Otsu 阈值法"二值化"图像
  • OpenCV函数:cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold()

教程

固定阈值分割

固定阈值分割很直接,一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值,小于阈值变成另一类值。

import cv2

# 灰度图读入
img = cv2.imread('gradient.jpg', 0)

# 阈值分割
ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow('thresh', th)
cv2.waitKey(0)

cv2.threshold() 用来实现阈值分割,ret 是 return value 缩写,代表当前的阈值,暂时不用理会。函数有 4 个参数:

  • 参数1:要处理的原图,*一般是灰度图
  • 参数2:设定的阈值
  • 参数3:最大阈值,一般为255
  • 参数4:阈值的方式,主要有5种,详情:ThresholdTypes

下面结合代码理解下这 5 种阈值方式:

import matplotlib.pyplot as plt

# 应用5种不同的阈值方法
ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, th2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, th3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
ret, th4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, th5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)
titles = ['Original', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']
images = [img, th1, th2, th3, th4, th5]

# 使用Matplotlib显示
for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i + 1)
    plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i], fontsize=8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])  # 隐藏坐标轴
plt.show()

<font color='red'>经验之谈:</font>很多人误以为阈值分割就是二值化。从上图中可以发现,两者并不等同,阈值分割结果是两类值,而不是两个值,所以教程开头我把二值化加了引号。

自适应阈值

看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割,它并不适用于明暗分布不均的图片。 cv2.adaptiveThreshold() 自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值,这样图片不同区域的阈值就不尽相同。它有 5 个参数,其实很好理解,先看下效果:

# 自适应阈值对比固定阈值
img = cv2.imread('sudoku.jpg', 0)

# 固定阈值

ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 自适应阈值
th2 = cv2.adaptiveThreshold(
    img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 4)

th3 = cv2.adaptiveThreshold(
    img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 17, 6)

titles = ['Original', 'Global(v = 127)', 'Adaptive Mean', 'Adaptive Gaussian']
images = [img, th1, th2, th3]

for i in range(4):
    plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i], fontsize=8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

  • 参数1:要处理的原图
  • 参数2:最大阈值,一般为255
  • 参数3:小区域阈值的计算方式

    • ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:小区域内取均值
    • ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:小区域内加权求和,权重是个高斯核
  • 参数4:阈值方式(跟前面讲的那5种相同)
  • 参数5:小区域的面积,如11就是11*11的小块
  • 参数6:最终阈值等于小区域计算出的阈值再减去此值

如果你没看懂上面的参数也不要紧,暂时会用就行,当然我建议你调整下参数看看不同的结果。

Otsu阈值

在前面固定阈值中,我们是随便选了一个阈值如 127,那如何知道我们选的这个阈值效果好不好呢?答案是:不断尝试,所以这种方法在很多文献中都被称为经验阈值。Otsu 阈值法就提供了一种自动高效的二值化方法,不过我们直方图还没学,这里暂时略过。

好吧,我知道我激起了你的兴趣,~ o( ̄▽ ̄)o,有能力的童鞋可以看下练习题。

小结

cv2.threshold() 用来进行固定阈值分割。固定阈值不适用于光线不均匀的图片,所以用 cv2.adaptiveThreshold() 进行自适应阈值分割。 二值化跟阈值分割并不等同。针对不同的图片,可以采用不同的阈值方法。

练习

Otsu 阈值是一种高效的二值化算法,请阅读《番外篇:Otsu 阈值法

引用

文章转载自: EX2TRON'S BLOG

Last modification:August 31st, 2019 at 11:18 pm
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