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1.threshold函数
double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type )- src：待二值化的图像，图像只能是 CV_8U 和 CV_32F 两种数据类型。对于图像通道数目的要求与选择的二值化方法相关。
- dst：二值化后的图像，与输入图像具有相同的尺寸、数据类型和通道数。
- thresh：二值化的阈值。
- maxval：二值化过程的最大值，它只在 THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV 两种二值化方法中才使用。
- type：选择图像二值化方法的标志。
二值化方法可选择的标志及含义
| 标志参数 | 作用 |
|---|---|
| THRESH_BINARY | 灰度值大于阈值的为最大值，其他值为 0 |
| THRESH_BINARY_INV | 灰度值大于阈值的为 0，其他值为最大值 |
| THRESH_TRUNC | 灰度值大于阈值的为阈值，其他值不变 |
| THRESH_TOZERO | 灰度值大于阈值的不变，其他值为 0 |
| THRESH_TOZERO_INV | 灰度值大于阈值的为 0，其他值不变 |
| THRESH_OTSU | 大津法自动寻求全局阈值 |
| THRESH_TRIANGLE | 三角形法自动寻求全局阈值 |
为了方便讲解，我们使用如下的一个图像，红色表示图像，黑色是图像的边界，蓝色是阈值
原图
1.1 THRESH_BINARY
- 大于阈值，取最大值。
- 小于等于阈值取0。
公式：
对于原图，如果我们进行二值化操作，那么蓝色的线以上的，都变成最大值，蓝色的线以下的线都变成0
1.2 THRESH_BINARY_INV
- 大于阈值，取0。
- 小于等于阈值，取最大值。
公式：
对于原图，如果我们进行反二值化操作，那么蓝色的线以下的，都变成最大值，蓝色的线以上的线都变成0
1.3 THRESH_TRUNC
- 大于阈值，取阈值
- 小于等于阈值，取原值
公式：
对于原图，如果我们进行截断操作
1.4 THRESH_TOZERO
- 大于阈值的，取原值。
- 小于等于阈值，取0
公式：
对于原图，如果我们进行操作
1.5 THRESH_TOZERO_INV
- 大于阈值的，取0。
- 小于等于阈值，取原值
公式：
对于原图，如果我们进行操作
参考：【opencv学习笔记】015之基本阈值操作_最大阈值和最小阈值公式-CSDN博客
1.6 代码示例
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("../pic/gril_1.jpg"); if (img.empty()) { cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl; return -1; } imshow("原画", img); Mat gray; double a , b ,c ,d ; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); Mat img_B, img_B_V, gray_B,gray_B_V, gray_T, gray_T_V, gray_TRUNC ; //彩色图像二值化 threshold(img, img_B, 125, 255, THRESH_BINARY); threshold(img, img_B_V, 125, 255, THRESH_BINARY_INV); imshow("img_B", img_B); imshow("img_B_V", img_B_V); //灰度图 BINARY 二值化 threshold(gray, gray_B, 125, 255, THRESH_BINARY); threshold(gray, gray_B_V, 125, 255, THRESH_BINARY_INV); imshow("gray_B", gray_B); imshow("gray_B_V", gray_B_V); //灰度图像 TOZERO 变换 threshold(gray, gray_T, 125, 255, THRESH_TOZERO); threshold(gray, gray_T_V, 125, 255, THRESH_TOZERO_INV); imshow("gray_T", gray_T); imshow("gray_T_V", gray_T_V); //灰度图像 TRUNC 变换 threshold(gray, gray_TRUNC, 125, 255, THRESH_TRUNC); imshow("gray_TRUNC", gray_TRUNC); waitKey(0); return 0; }结果：
1.7 THRESH_OTSU 和 THRESH_TRIANGLE
这两种标志是获取阈值的方法，并不是阈值比较方法的标志，这两个标志可以与前面 5 种标志 一起使用，例如“THRESH_BINARY| THRESH_OTSU”。前面 5 种标志在调用函数时都需要人为 地设置阈值，如果对图像不了解，设置的阈值不合理，就会对处理后的效果造成严重的影响。这两 个标志分别表示利用大津法（OTSU）和三角形法（TRIANGLE）结合图像灰度值分布特性获取二 值化的阈值，并将阈值以函数返回值的形式给出(简单来说就是重新自动设置二值化的阈值 )。因此，如果该函数最后一个参数设置了这两个标 志中的任何一个，那么该函数第三个参数 thresh 将由系统自动给出，但是在调用函数时仍然不能默认，只是程序不会使用这个数值。需要注意的是，到目前为止，OpenCV 4 中针对这两个标志只支 持输入 CV_8UC1 类型的图像。 threshold()函数全局只使用一个阈值，在实际情况中，由于光照不均匀以及阴影的存在，全局 只有一个阈值会使得在阴影处的白色区域也会被函数二值化成黑色，因此 adaptiveThreshold()函数提供了两种局部自适应阈值的二值化方法。2.adaptiveThreshold函数
void cv::adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C )- src：待二值化的图像，图像只能是 CV_8UC1 数据类型。
- dst：二值化后的图像，与输入图像具有相同的尺寸、数据类型。
- maxValue：二值化的最大值
- adaptiveMethod：自适应确定阈值的方法，分为均值法 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和高斯法 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 两种。
- thresholdType：选择图像二值化方法的标志，只能是 THRESH_BINARY 和 THRESH_BINARY_INV。
- blockSize：自适应确定阈值的像素邻域大小，一般为 3、5、7 的奇数。
- C：从平均值或者加权平均值中减去的常数，可以为正，也可以为负。
第一种ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,针对像素(x,y)的计算方式如下:
T(x,y)结果是在(x,y)的邻域blockSize×blockSize范围内所有灰度值的均值减去第7个参数double C;
第二种ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,针对像素(x,y)的计算方式如下:
- 首先,生成一个大小为blockSize×blockSize的高斯核,作为权重;
- 其次,利用高斯核与(x,y)邻域范围内灰度值,进行加权求和,再减去减去第7个参数double C,得到T(x,y);
2.1代码示例（包含THRESH_OTSU 和 THRESH_TRIANGLE ）
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; using namespace cv; int main() { //灰度图像大津法和三角形法二值化 Mat img_Thr = imread("../pic/gril_2.png", IMREAD_GRAYSCALE); double a ,b ,c,d ; if (img_Thr.empty()) { cout << "请确认图像文件名称是否正确" << endl; return -1; } //cvtColor(img_Thr, img_Thr, COLOR_BGR2GRAY); Mat img_Thr_O, img_Thr_O_1,img_Thr_T,img_Thr_T_1; a = threshold(img_Thr, img_Thr_O, 100, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); b = threshold(img_Thr, img_Thr_T, 125, 255, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE); c = threshold(img_Thr, img_Thr_O_1, 150, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); d = threshold(img_Thr, img_Thr_T_1, 200, 255, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE); cout << "333 a =" <<a <<" b = " << b << endl; cout << "333 c =" <<c <<" d = " << d << endl; imshow("img_Thr", img_Thr); imshow("img_Thr_O", img_Thr_O); imshow("img_Thr_T", img_Thr_T); imshow("img_Thr_O_1", img_Thr_O_1); imshow("img_Thr_T_1", img_Thr_T_1); //灰度图像自适应二值化 Mat adaptive_mean, adaptive_gauss; adaptiveThreshold(img_Thr, adaptive_mean, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 255, 0); adaptiveThreshold(img_Thr, adaptive_gauss, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 55, 0); imshow("adaptive_mean", adaptive_mean); imshow("adaptive_gauss", adaptive_gauss); waitKey(0); return 0; }结果：threshold函数不管设置的阈值是多少，只要有THRESH_OTSU 和 THRESH_TRIANGLE，就会重新匹配该照片的阈值
adaptiveThreshold函数可参考： OpenCV-C++ 图像自适应阈值二值化处理adaptiveThreshold - chenzhen0530 - 博客园 (cnblogs.com)
