python学opencv|读取图像(三十三)阈值处理图像-限定像素
【1】引言
前序我们已经掌握分解图像的通道,设置各个通道的RGB值,相关文章包括且不限于:
python学opencv|读取图像(十四)BGR图像和HSV图像通道拆分-CSDN博客
python学opencv|读取图像(十五)BGR图像和HSV图像通道合并_bgr hsv-CSDN博客
也学会了对于较为简单的灰度图像进行像素操作:
python学opencv|读取图像(六)读取图像像素RGB值_python 获取图片像素点颜色-CSDN博客
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有时候,如果我们想粗犷一些处理像素,也就是把图像的像素约束在某一些范围内,也就是做阈值限定,这时候就要在先前的学习基础上,应用一个新的函数:cv2.threshold()。
【2】官网教程
点击下方连链接,直达官网教程:
OpenCV: Miscellaneous Image Transformations
在这里,将会看到对 cv2.threshold()函数的说明:

图1
这里的参数意义为:
double cv::threshold ( InputArray src, #输入图像
OutputArray dst, #输出图像
double thresh, #阈值下限-阈值开关
double maxval, #阈值上限
int type ) #阈值处理类型,暂不是重点,无需关注
需要说明的是,一旦达到阈值下限,图像的RGB值会直接等于阈值上限;而未达到阈值下限时,图像的RGB值会直接等于0。
所以,这个阈值下限,本身孩子一个阈值开关,大于它的都取上限,小于它的都是0.
【3】代码测试
【3.1】代码
为了测试这个阈值的效果,我们做一下代码测试。
首先引入图像:
import cv2 as cv # 引入CV模块
import numpy as np #引入numpy模块# 读取图片
src = cv.imread('scasrcf.png',0)
dst=src#输出图像
这里直接把输入图像转化为灰度图像了。
然后是调用cv2.threshold()函数,尝试不同的阈值类型:
t1,dst1=cv.threshold(src,58,158,cv.THRESH_BINARY) #阈值开关58,阈值上限158
t2,dst2=cv.threshold(src,100,255,cv.THRESH_BINARY) #阈值开关100,阈值上限255
t3,dst3=cv.threshold(src,0,255,cv.THRESH_BINARY) #阈值开关0,阈值上限255
之后就是对这些阈值函数进行效果输出和保存:
#展示图像
cv.imshow('srcf', dst) # 在屏幕展示效果
cv.imshow('srcft1', dst1) # 在屏幕展示效果
cv.imshow('srcft2', dst2) # 在屏幕展示效果
cv.imshow('srcft3', dst3) # 在屏幕展示效果#保存图像
cv.imwrite('srcf-m.png', dst) # 保存图像
cv.imwrite('srcf-m-t1.png', dst1) # 保存图像
cv.imwrite('srcf-m-t2.png', dst2) # 保存图像
cv.imwrite('srcf-m-t3.png', dst3) # 保存图像
cv.waitKey() # 图像不会自动关闭
cv.destroyAllWindows() # 释放所有窗口
【3.2】效果
为了分辨清楚图像效果,首先我们看原图:

图2 原图
读取图像后转化的灰度图为:

图3 灰度图
然后是阈值开关58,阈值上限158的转换效果:

图4 阈值开关58,阈值上限158
然后是阈值开关100,阈值上限255的转换效果:

图5 阈值开关100,阈值上限255
然后是阈值开关0,阈值上限255:

图6 阈值开关0,阈值上限255
实际上,图6不是纯白色图片,因为还有一些RGB=0的位置,所以图6中有一些零零散散的黑色线条。
【4】细节说明
调用cv2.threshold()函数时,应该按照下述形式:
t1,dst1=cv.threshold(src,58,158,cv.THRESH_BINARY)
这里的t1不可少,可以暂时理解为:为了把各个未知的RGB值转换为0或者阈值上限,t1是一个中间过渡值。
【5】总结
掌握了python+opencv获得阈值处理图像,也就是限定像素图像的技巧。
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