在OpenCV里实现全局阈值分割3_小言_互联网的博客

在OpenCV里实现全局阈值分割3

2020-04-01 15:16 490人阅读评论(0)

接着下来看THRESH_TRUNC类型，这个类型与前面两个类型的区别在于最大值不起作用，而是让大于阈值的像素值全部等于阈值。演示例子如下：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np

#图像数据
src = np.array([[100, 157, 245], [20, 51, 250], [50, 2, 200]], np.uint8)
#阈值处理
retval, dst = cv2.threshold(src, 150, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

print(src)
print(retval,'\n', dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果输出如下：

[[100 157 245]

[ 20 51 250]

[ 50 2 200]]

150.0

[[100 150 150]

[ 20 51 150]

[ 50 2 150]]

在结果里可以看到，大于150的值都换成150了，其它值保持原样。它采用的公式是这样：

再来看斑马的例子：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np

#图片的路径
imgname = "imgbin1.png"

#读取图片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#图片的高度和宽度
h,w = image.shape[:2]
print('imagesize={}-{}'.format(w,h))

#显示原图
cv2.imshow("Image",image)

#阈值分割
retval, out = cv2.threshold(image, 100, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

cv2.imshow("out",out)


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果输出如下：

输入图片

输出图片

从结果上可以看到，图片的白色变暗了，因为最白的值都从255变成150。

接着下来是THRESH_TOZERO类型，这个类型是大于阈值的像素值保持，小于等于阈值就设置为0。演示的例子如下：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np

#图像数据
src = np.array([[100, 157, 245], [20, 51, 250], [50, 2, 200]], np.uint8)
#阈值处理
retval, dst = cv2.threshold(src, 150, 255, cv2.THRESH_TOZERO)

print(src)
print(retval,'\n', dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果输出如下：

[[100 157 245]

[ 20 51 250]

[ 50 2 200]]

150.0

[[ 0 157 245]

[ 0 0 250]

[ 0 0 200]]

从这个结果里可以看到，大于150的值全部保持原样，小于等于150的值设置为0。它使用的公式如下：

再来测试一下斑马的例子：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np

#图片的路径
imgname = "imgbin1.png"

#读取图片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#图片的高度和宽度
h,w = image.shape[:2]
print('imagesize={}-{}'.format(w,h))

#显示原图
cv2.imshow("Image",image)

#阈值分割
retval, out = cv2.threshold(image, 100, 255, cv2.THRESH_TOZERO)

cv2.imshow("out",out)


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果输出如下：

输入图片

输出图片

接着下来的THRESH_TOZERO_INV类型与前面这个THRESH_TOZERO类型是刚好相反的意思，就是大于阈值设置为0，小于等于阈值就保持。演示的例子：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np

#图像数据
src = np.array([[100, 157, 245], [20, 51, 250], [50, 2, 200]], np.uint8)
#阈值处理
retval, dst = cv2.threshold(src, 150, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

print(src)
print(retval,'\n', dst)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果输出如下：

[[100 157 245]

[ 20 51 250]

[ 50 2 200]]

150.0

[[100 0 0]

[ 20 51 0]

[ 50 2 0]]

在结果里可以看到大于150的值全部设置为0，不大于的值全部保持。它是遵守下面的公式：

最后来看一下斑马的例子：

#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import cv2
import numpy as np

#图片的路径
imgname = "imgbin1.png"

#读取图片
image = cv2.imread(imgname, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#图片的高度和宽度
h,w = image.shape[:2]
print('imagesize={}-{}'.format(w,h))

#显示原图
cv2.imshow("Image",image)

#阈值分割
retval, out = cv2.threshold(image, 100, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

cv2.imshow("out",out)


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果输出如下：