opencv阈值操作

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

·src: 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
·dst: 输出图
·thresh: 阈值
·maxval: 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
·type: 二值化操作的类型，包含以下5种类型：cv2.THRESH_BINARY; cv2.THRESH_BINARY_INV; cv2.THRESH_TRUNC; cv2.THRESH_TOZERO; cv2.THRESH_TOZERO_INV
·cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval(最大值)，否则取0
·cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转
·cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变
·cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0
·cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转

# 导入OpenCV库，用于图像处理  
import cv2  
# 从matplotlib库中导入pyplot模块，用于绘制图像  
from matplotlib import pyplot as plt  
  
# 创建一个名为'window'的窗口，窗口大小自动调整  
cv2.namedWindow('window', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)  # cv2.WINDOW_AUTOSIZE: 窗口大小自动调整，不允许用户改变窗口大小  
  
# 使用OpenCV的imread函数读取名为"mao.jpg"的图片，参数1表示读取彩色图像  
cat = cv2.imread("mao.jpg", 1)  # cat变量存储读取的图像数据，OpenCV默认以BGR格式读取  
  
# 在名为'window'的窗口中显示图像  
cv2.imshow('window', cat)  
  
# 对图像进行二值化处理，使用不同的阈值类型  
ret, thresh1 = cv2.threshold(cat, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 二进制阈值  
ret, thresh2 = cv2.threshold(cat, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  # 反二进制阈值  
ret, thresh3 = cv2.threshold(cat, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)  # 截断阈值  
ret, thresh4 = cv2.threshold(cat, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)  # 阈值化为0  
ret, thresh5 = cv2.threshold(cat, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)  # 反阈值化为0  
  
# 定义图像标题列表  
titles = ['Original Image', 'Binary Image', 'THRESH_BINARY_INV', 'THRESH_TRUNC', 'THRESH_TOZERO', 'THRESH_TOZERO_INV']  
  
# 定义图像列表  
images = [cat, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]  
  
# 使用matplotlib绘制所有图像及其标题  
for i in range(6):  
    # 创建子图，2行3列，当前位置为i+1  
    plt.subplot(2, 3, i+1)  
    # 显示图像，使用灰度颜色映射  
    plt.imshow(images[i], 'gray')  
    # 设置子图标题  
    plt.title(titles[i])  
    # 隐藏x轴和y轴的刻度  
    plt.xticks([]), plt.yticks([])  
  
# 显示所有子图  
plt.show()  
  
# 等待按键事件，0表示无限期等待  
key = cv2.waitKey(0)  
  
# 检查按下的键是否是'q'，如果是则销毁所有窗口  
if key & 0xFF == ord('q'):  # 0xFF是掩码，用于确保只检查最低8位  
    print("准备销毁窗口")  
    cv2.destroyAllWindows()

效果展示

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_62943420/article/details/144398174

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