OpenCV 入门教程：全局阈值处理

OpenCV 入门教程：全局阈值处理

导语

全局阈值处理是图像处理中常用的技术之一，用于将图像转换为二值图像，从而提取感兴趣的目标区域。在 OpenCV 中，全局阈值处理可以通过简单的像素比较来实现。本文将以全局阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行二值图像处理的基本步骤和实例。

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一、全局阈值处理

全局阈值处理通过将图像中的像素与预先设定的阈值进行比较，将像素分为两个类别：大于阈值的像素被设为一个值，小于阈值的像素被设为另一个值。以下是一个使用全局阈值处理的示例代码：

import cv2

# 读取图像文件
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用全局阈值处理将图像转换为二值图像
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

在上述示例中，我们使用 threshold 函数将灰度图像转换为二值图像。 127 参数是预先设定的阈值，用于将像素分为两类。 255 参数是二值图像中高像素值的设定值，表示白色像素。 cv2.THRESH_BINARY 参数表示采用二进制阈值化的方式。

二、示例应用

现在，我们来看一些常见的示例应用，演示全局阈值处理的操作：

2.1 图像二值化

使用全局阈值处理可以将图像转换为二值图像，用于目标检测、图像分割等应用。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像文件
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用全局阈值处理将图像转换为二值图像
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

这个示例将加载名为" image.jpg "的灰度图像文件，并使用全局阈值处理将图像转换为二值图像。

2.2 图像去噪

全局阈值处理也可以用于图像去噪，将图像中的噪声区域转换为背景。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像文件
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用全局阈值处理将噪声区域转换为背景
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

这个示例将加载名为" image.jpg "的灰度图像文件，并使用全局阈值处理将噪声区域转换为背景。

原图的灰度图像：

在这里插入图片描述

处理后的效果图：

在这里插入图片描述

总结

通过本文的介绍，你已经了解了使用 OpenCV 进行全局阈值处理的基本步骤。你学会了使用 threshold 函数将灰度图像转换为二值图像，并通过示例应用了解了图像二值化和图像去噪的操作。

全局阈值处理是图像处理中常用的技术之一，可以用于目标检测、图像分割、图像去噪等多个领域。通过调整阈值的设定，你可以根据实际需求得到所需的二值图像效果。

祝你在使用 OpenCV 进行全局阈值处理的过程中取得成功！