OpenCV閾值處理函數threshold處理32位彩色圖像的案例

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一、概述

openCV圖像的閾值處理又稱爲二值化，之所以稱爲二值化，是它可以將一幅圖轉換爲感興趣的部分（前景）和不感興趣的部分（背景）。轉換時，通常將某個值（即閾值）當作區分處理的標準，通常將超過閾值的像素作爲前景。

閾值處理有2種方式，一種是固定閾值方式，又包括多種處理模式，另一種是非固定閾值，由程序根據算法以及給出的最大閾值計算圖像合適的閾值，再用這個閾值進行二值化處理，非固定閾值處理時需要在固定閾值處理基礎上疊加組合標記，疊加方式就是與固定閾值方式的標記相或。

二、語法說明

調用語法：
retval, dst = cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)

其中：

• src：源圖像，8位或32位圖像的numpy數組
• thresh：閾值，0-255之間的數字，在進行處理時以閾值爲邊界來設不同的輸出，閾值判斷時，是以小於等於閾值和大於閾值作爲分界條件
• maxval：最大閾值，當使用固定閾值方法時爲指定閾值，當疊加標記時爲允許最大的閾值，算法必須在小於該值範圍內計算合適的閾值
• type：處理方式，具體取值及含義如下：
  
• dst：閾值化處理後的結果圖像numpy數組，其大小和通道數與源圖像相同
• retval：疊加cv2.THRESH_OTSU或cv2.THRESH_TRIANGLE標記後返回真正使用的閾值

三、彩色圖像處理

從threshold 的說明來看是支持32爲彩色圖像處理的，但網上幾乎找不到關於處理彩色圖像的機制說明及案例，經過老猿驗證測試，對threshold 處理彩色圖像的機制說明如下：

如果是32位彩色圖像，則是以RGB每個通道的值單獨與閾值進行比較，按每個通道進行閾值處理，返回的是一個閾值處理後的RGB各自的值，即還是32位圖像。

案例：

	img1 = cv2.imread(r"F:\screenpic\redflower.jpg")
    ret,img2  = cv2.threshold(img1, 35, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imwrite(r"F:\screenpic\redflower_threshold.jpg",img2)

效果：

源圖：

處理後圖：

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