如何使用Python OpenCV执行图像的不同简单阈值处理？

在图像处理中，阈值处理通常用于将灰度图像转换为二进制图像，并且非常常见。处理图像的阈值通常是由待处理图像的灰度级别与阈值进行比较，并根据比较结果确定像素是否为前景或背景。

Python OpenCV是一个强大的图像处理工具，它可以方便地进行图像的阈值处理。本文将重点介绍Python OpenCV中常用的三个简单阈值处理方法：二进制阈值，反二进制阈值和截断阈值。

二进制阈值

将图像灰度级别与某个预定义的阈值进行比较，并将像素值设置为最大值或最小值。如果灰度级别大于阈值，则设置像素值为最大值；否则，设置像素值为最小值。

在OpenCV中，可以使用“cv2.threshold()”函数实现二进制阈值处理。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二进制阈值处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理结果
cv2.imshow('binary', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，“cv2.threshold()”函数的参数说明如下：

第一个参数是要处理的灰度图像。
第二个参数是阈值。
第三个参数是最大值。
第四个参数是阈值类型，这里使用了“cv2.THRESH_BINARY”。

执行上述代码，会生成一个名为“binary”的窗口，其中显示的是二进制阈值处理的效果图像。

反二进制阈值

反二进制阈值与二进制阈值类似，只不过像素值的处理结果相反。如果灰度级别大于阈值，则将像素值设置为最小值；否则，将像素值设置为最大值。

在OpenCV中，可以使用“cv2.threshold()”函数实现反二进制阈值处理。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 反二进制阈值处理
ret, binary_inv = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 显示处理结果
cv2.imshow('binary_inv', binary_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，“cv2.threshold()”函数的参数说明已经在二进制阈值示例中详细说明了。执行示例代码，会生成一个名为“binary_inv”的窗口，其中显示的是反二进制阈值处理的效果图像。

截断阈值

截断阈值对灰度图像进行特别处理，将灰度级别大于阈值的像素值都设置为阈值。相反，将灰度级别小于等于阈值的像素值都保留原值。

在OpenCV中，可以使用“cv2.threshold()”函数实现截断阈值处理。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 截断阈值处理
ret, trunc = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

# 显示处理结果
cv2.imshow('trunc', trunc)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，“cv2.threshold()”函数的参数说明与之前的示例相同。执行示例代码，会生成一个名为“trunc”的窗口，其中显示的是截断阈值处理的效果图像。