专栏首页磐创AI技术团队的专栏OpenCV系列之图像阈值 | 十五

OpenCV系列之图像阈值 | 十五

目标

  • 在本教程中,您将学习简单阈值,自适应阈值和Otsu阈值。
  • 你将学习函数cv.thresholdcv.adaptiveThreshold

简单阈值

在这里,问题直截了当。对于每个像素,应用相同的阈值。如果像素值小于阈值,则将其设置为0,否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。第二个参数是阈值,用于对像素值进行分类。第三个参数是分配给超过阈值的像素值的最大值。OpenCV提供了不同类型的阈值,这由函数的第四个参数给出。通过使用cv.THRESH_BINARY类型。所有简单的阈值类型为:

  • cv.THRESH_BINARY
  • cv.THRESH_BINARY_INV
  • cv.THRESH_TRUNC
  • cv.THRESH_TOZERO
  • cv.THRESH_TOZERO_INV

请通过类型的文档来观察区别。

该方法返回两个输出。第一个是使用的阈值,第二个输出是阈值后的图像

此代码比较了不同的简单阈值类型:

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('gradient.png',0)
ret,thresh1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)
ret,thresh2 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY_INV)
ret,thresh3 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TRUNC)
ret,thresh4 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO)
ret,thresh5 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV)
titles = ['Original Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]
for i in xrange(6):
    plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

注意 为了绘制多个图像,我们使用plt.subplot()函数。请查看matplotlib文档以获取更多详细信息。

该代码产生以下结果:

自适应阈值

在上一节中,我们使用一个全局值作为阈值。但这可能并非在所有情况下都很好,例如,如果图像在不同区域具有不同的光照条件。在这种情况下,自适应阈值阈值化可以提供帮助。在此,算法基于像素周围的小区域确定像素的阈值。因此,对于同一图像的不同区域,我们获得了不同的阈值,这为光照度变化的图像提供了更好的结果。

除上述参数外,方法cv.adaptiveThreshold还包含三个输入参数:

adaptiveMethod决定阈值是如何计算的:

cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C::阈值是邻近区域的平均值减去常数Ccv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:阈值是邻域值的高斯加权总和减去常数C

BLOCKSIZE确定附近区域的大小,C是从邻域像素的平均或加权总和中减去的一个常数。

下面的代码比较了光照变化的图像的全局阈值和自适应阈值:

结果:

Otsu的二值化

在全局阈值化中,我们使用任意选择的值作为阈值。相反,Otsu的方法避免了必须选择一个值并自动确定它的情况。

考虑仅具有两个不同图像值的图像(双峰图像),其中直方图将仅包含两个峰。一个好的阈值应该在这两个值的中间。类似地,Otsu的方法从图像直方图中确定最佳全局阈值。

为此,使用了cv.threshold作为附加标志传递。阈值可以任意选择。然后,算法找到最佳阈值,该阈值作为第一输出返回。

查看以下示例。输入图像为噪点图像。在第一种情况下,采用值为127的全局阈值。在第二种情况下,直接采用Otsu阈值法。在第三种情况下,首先使用5x5高斯核对图像进行滤波以去除噪声,然后应用Otsu阈值处理。了解噪声滤波如何改善结果。

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('noisy2.png',0)
# 全局阈值
ret1,th1 = cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_BINARY)
# Otsu阈值
ret2,th2 = cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
# 高斯滤波后再采用Otsu阈值
blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
ret3,th3 = cv.threshold(blur,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
# 绘制所有图像及其直方图
images = [img, 0, th1,
          img, 0, th2,
          blur, 0, th3]
titles = ['Original Noisy Image','Histogram','Global Thresholding (v=127)',
          'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",
          'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"]
for i in xrange(3):
    plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],'gray')
    plt.title(titles[i*3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256)
    plt.title(titles[i*3+1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray')
    plt.title(titles[i*3+2]), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

结果:

Otsu的二值化如何实现?

本节演示了Otsu二值化的Python实现,以展示其实际工作方式。如果您不感兴趣,可以跳过此步骤。

由于我们正在处理双峰图像,因此Otsu的算法尝试找到一个阈值(t),该阈值将由关系式给出的加权类内方差最小化:

实际上,它找到位于两个峰值之间的t值,以使两个类别的差异最小。它可以简单地在Python中实现,如下所示:

img = cv.imread('noisy2.png',0)
blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
# 寻找归一化直方图和对应的累积分布函数
hist = cv.calcHist([blur],[0],None,[256],[0,256])
hist_norm = hist.ravel()/hist.max()
Q = hist_norm.cumsum()
bins = np.arange(256)
fn_min = np.inf
thresh = -1
for i in xrange(1,256):
    p1,p2 = np.hsplit(hist_norm,[i]) # 概率
    q1,q2 = Q[i],Q[255]-Q[i] # 对类求和
    b1,b2 = np.hsplit(bins,[i]) # 权重
    # 寻找均值和方差
    m1,m2 = np.sum(p1*b1)/q1, np.sum(p2*b2)/q2
    v1,v2 = np.sum(((b1-m1)**2)*p1)/q1,np.sum(((b2-m2)**2)*p2)/q2
    # 计算最小化函数
    fn = v1*q1 + v2*q2
    if fn < fn_min:
        fn_min = fn
        thresh = i
# 使用OpenCV函数找到otsu的阈值
ret, otsu = cv.threshold(blur,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
print( "{} {}".format(thresh,ret) )

其他资源

1.Digital Image Processing, Rafael C. Gonzalez

练习题

1.Otsu的二值化有一些优化。您可以搜索并实现它。

本文分享自微信公众号 - 磐创AI(xunixs),作者:磐怼怼

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-12-01

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • OpenCV系列之图像的几何变换 | 十四

    OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective,您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采用2x3...

    磐创AI
  • OpenCV系列之傅里叶变换 | 三十

    傅立叶变换用于分析各种滤波器的频率特性。对于图像,使用2D离散傅里叶变换(DFT)查找频域。一种称为快速傅立叶变换(FFT)的快速算法用于DFT的计算。关于这些...

    磐创AI
  • OpenCV系列之轮廓特征 | 二十二

    特征矩可以帮助您计算一些特征,例如物体的质心,物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数cv.moments()提供了所有计算出的矩值的字典。见下文:

    磐创AI
  • ViewAnimationUtils实现揭露动画

    以上效果就是通过ViewAnimationUtils实现的,利用简单的几行代码,实现酷炫的揭露动画。

    蜻蜓队长
  • (二十六) 初遇python OOP面向对象编程-类方法和静态方法

    各位读者大大们大家好,今天学习python的面向对象编程-类方法和静态方法,并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。

    亚乐记
  • 云服务器网络性能影响因素分析

    目前我们在公有云上买到的服务器,一般网卡类型都是virtio,这个可以通过ethtool -i eth1获取。

    alfredz
  • 如果centos7添加新网卡,系统不识别的解决办法

    yaohong
  • python实现 opencv 学习笔记 图像二值化

    用户2965768
  • 关于较大规模hadoop集群的小文件问题

    上一遍记录了当时集群资源死锁的问题,后来想了想其实小文件较多也会让集群变慢,小文件较多在执行作业时rpc时间就会增加,从而拖垮了job的执行速度。

    Bob hadoop
  • 2D图像中点的旋转

    点的逆时针旋转可以看做是以原点为起点的向量绕原点逆时针旋转;更进一步,保持向量不动,让坐标轴顺时针旋转θ。

    bering

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券