[OpenCV] 閾值處理函式cv::threshold()

阿新 • • 發佈：2019-02-12

這是一個對影象二值化處理的函式，對於給定閾值threshold，高於該threshold的畫素點值變為pix0，低於該threshold的畫素點值變為pix1.

double cv::threshold(
    cv::InputArray src,  //輸入影象
    cv::OutputArray dst,  //輸出影象
    double thresh,  //閾值
    double maxValue,  //最大值
    int thresholdType  //型別
);

每個thresholdType對應不用的操作型別，如下表所示，其中src代表影象原畫素值，dst代表處理後的畫素值

ThresoldType	Operation
cv::THRESH_BINARY	dst = (src > thresh) ? maxValue : 0
cv::THRESH_BINARY_INV	dst = (src > thresh) ? 0 : maxValue
cv::THRESH_TRUNC	dst = (src > thresh) ? thresh : src
cv::THRESH_TOZERO	dst = (src > thresh) ? src : 0
cv::THRESH_TOZERO_INV	dst = (src > thresh) ? 0 : src

[OpenCV] 閾值處理函式cv::threshold()

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python-opencv 圖像二值化，自適應閾值處理

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otsu結合OpenCV實現灰度影象自動閾值處理

簡單的說，這種演算法假設一副影象由前景色和背景色組成，通過統計學的方法來選取一個閾值，使得這個閾值可以將前景色和背景色儘可能的分開。或者更準確的說是在某種判據下最優。與數理統計領域的 fisher 線性判別演算法其實是等價的。 otsu演算法中這個判據就是最大類間方差

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c語言數字影象處理（十）：閾值處理

定義全域性閾值處理假設某一副灰度圖有如下的直方圖，該影象由暗色背景下的較亮物體組成，從背景中提取這一物體時，將閾值T作為分割點，分割後的影象g(x, y)由下述公式給出，稱為全域性閾值處理多閾值處理本文僅完成全域性閾值處理的演算法實現基本全域性閾值處理方法

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cv::threshold() double cv::threshold( cv::InputArray src, // 輸入影象 cv::OutputArray dst, // 輸出影象 double thresh, // 閾值

OpenCV閾值操作

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如果畫素值大於一個閾值將它賦予一個值，如果小於一個值就給他賦予一個值。 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot

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opencv閾值法分割影象

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基於Otsu的全域性閾值處理的實現

基於Otsu的全域性閾值處理又稱最大類間方差法，即在對影象進行閾值分割時，選定的分割閾值應使前景區域的平均灰度，背景區域的平均灰度與整幅影象的平均灰度之間差別最大，這種差異用區域的方差來表示設影象中灰度為i的畫素數為ni，灰度範圍為[0,L-1], 總的畫素

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