OpenCV学习之阈值化

OpenCV中图像阈值处理有两个函数，cvThreshold和cvAdaptiveThreshold。图像处理中可能最重要的一步就是图像的二值化处理，既然需要将图像二之化，那么就不得不使用这两个函数。

1. cvThreshold

函数原型如下：

double cvThreshold( const void* srcarr, void* dstarr, double thresh, double maxval, int type );

srcarr源数组，dstarr为目标数组，thresh为阈值，maxval为欲设最大值，type为阈值处理的类型，有如下几种：

CV_THRESH_BINARY，表示dsti=(srci>T)?M:0。

CV_THRESH_BINARY_INV，表示dsti=(srci>T)?0:M。

CV_THRESH_TRUNC，表示dsti=(srci>T)?M:srci。

CV_THRESH_TOZERO_INV，表示dsti=(srci>T)?0:srci。

CV_THRESH_TOZERO，表示dsti=(srci>T)?srci:0。

可能这样还是不能直观的看出我们实际使用中到底选择哪一种类型，不要着急：

最上面的一个图是将要被阈值处理值和阈值图，下面5个就是前面的阈值处理的类型。

2. cvAdaptiveThreshold

函数原型如下：

void cvAdaptiveThreshold( const void *srcIm, void *dstIm, double maxValue, int method, int type, int blockSize, double delta );

这个函数同上面那个函数不同的是，上面那个函数需要给出阈值，而这个函数的阈值是不要指定的，它是通过一定计算得来的，称之为自适应阈值处理。

前两个参数同cvThreshold的前两个参数一样，你甚至可以看到OpenCV中绝大多数函数的前两个参数都是这样的，第一个为源，第二个为目标。

第三个参数含义也和cvThreshold中的一样。

第四个参数有两种取值：ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，分别表示对区域内像素采用均值处理和高斯加权处理。

第五个参数也和cvThreshold中的一样。

第六个参数表示区域大小。

最后一个参数是一个定值。

自适应阈值它是计算区域内的一个值减去一个定值作为阈值，所以说它的阈值是动态计算的。