OpenCV 3.2.0 中,阈值处理的 api 定义如下:
cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)
即:
cv2.threshold (源图片, 阈值, 填充色, 阈值类型)
阈值类型表:
阈值小于阈值的像素点大于阈值的像素点0置0置填充色1置填充色置02保持原色置灰色3置0保持原色4保持原色置0左半边为(单通道)源图片; 右半边为(阈值设为150,填充色设为100)在 不同阈值类型 的取值下生成的(单通道)阈值处理图片。
type = 0 :此时小于阈值的像素点置0,大于阈值的像素点置填充色
type = 1 :此时小于阈值的像素点置填充色,大于阈值的像素点置0
type = 2 :此时小于阈值的像素点保持原色,大于阈值的像素点置灰色
type = 3 :此时小于阈值的像素点置0,大于阈值的像素点保持原色
type = 4 :此时小于阈值的像素点保持原色,大于阈值的像素点置0
附上我自己写的实验源码:
# coding=utf-8 origin_pic = './pic/1.jpg' save_folder = './generated_pics' # 新建文件夹,用于存放新生成的阈值图片 import shutil try: shutil.rmtree(save_folder) except OSError: pass import os os.makedirs(save_folder) # 读取待处理图片,并转换成单通道图片 import cv2 img = cv2.imread(origin_pic) imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对 cv2.threshold 的 type 参数进行 0~6 的实验 import numpy as np for type in range(0, 5, 1): _, thresh = cv2.threshold(src=imgray, thresh=150, maxval=100, type=type) concat_pic = np.concatenate([imgray, thresh], axis=1) cv2.imwrite('./generated_pics/type={}.jpg'.format(type), concat_pic)