6.7 阈值化

· 最简单的图像切割方法，剔除图像中像素高于或低于一定值的像素，用图像中每一个像素点的灰度值与选取的与之进行比较，做出判断
· 涉及函数：Threshold()函数（基本阈值操作）和adaptiveThreshold()函数
· 基本思想：给定一个数组和一个阈值，根据数组中的每一个元素的值是高于还是低于阈值而进行一些处理

6.7.1 固定阈值操作：Threshold()函数

1.作用：对单通道数组应用固定阈值操作，对灰度图像进行阈值操作得到二值图像，可去掉噪声（如过滤很小或很大像素值的图像点）
2.函数原型：

double threshold(InputArray src,OutputArray dst,double thresh,double maxval,int type)

3.参数说明：
（1）输入数组，单通道，8或32位浮点类型
（2）结果数组
（3）阈值值
（4）当type取CV_THRESH_BINARY或CV_THRESH_BINARY_INV时阈值类型时的最大值
（5）阈值类型，Threshold()函数中阈值类型选项对应的操作（标识符依次为0，1，2，3，4）：

6.7.2 自适应阈值操作：adaptiveThreshold()函数

1.作用：对矩阵采用自适应阈值操作
2.函数原型：

void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, double maxValue, int adaptiveMexthod, int thresholdType, int blockSize, double C)

3.参数说明：
（1）输入图像
（2）结果图像
（3）给像素赋的满足条件的非零值
（4）指定要使用的自适应阈值算法，可取值：ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C或ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
（5）阈值类型，可取值：THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV

（6）计算阈值大小的一个像素的邻域尺寸，取值3，5，7等
（7）减去平均或加权平均值后的常数值，通常为正数

6.7.3 综合示例

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
#define WINDOW_NAME "【程序窗口】"
//全局变量
Mat g_srcImage, g_dstImage, g_grayImage;
int g_nThresholdValue = 100;
int g_nThresholdType = 3;
//全局函数
static void ShowHelpText();
void on_Threshold(int, void*);
//滑动条操作说明
static void ShowHelpText()
{
	printf("--------------------------------------------------------------------\n");
	printf("欢迎来到OpenCV阈值化示例程序~\n");
	printf("滑动条操作说明：\n");
	printf("\t\t键盘按键[ESC]-退出程序\n");
	printf("\t\t滑动条模式0-二进制阈值\n");
	printf("\t\t滑动条模式1-反二进制阈值\n");
	printf("\t\t滑动条模式2-截断阈值\n");
	printf("\t\t滑动条模式3-反阈值化为0\n");
	printf("\t\t滑动条模式4-阈值化为0\n");
	printf("--------------------------------------------------------------------\n");
}
int main()
{
	//键盘操作说明
	ShowHelpText();

	//[1]载入原图
	g_srcImage = imread("love.jpg");
	if (!g_srcImage.data)
	{
		printf("载入原图失败~！\n");
		return false;
	}
	//[2]留存一份灰度图
	cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
	//[3]创建并显示窗口
	namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);
	//[4]创建滑动条控制阈值
	createTrackbar("模式", WINDOW_NAME, &g_nThresholdType, 4, on_Threshold);
	createTrackbar("参数值", WINDOW_NAME, &g_nThresholdValue, 255, on_Threshold);
	//[5]初始化自定义的阈值回调函数
	on_Threshold(0, 0);
	//[6]轮询等待用户按键
	while (1)
	{
		int key = waitKey(9);
		if ((char)key == 27) break;
	}
	return 0;
}
void on_Threshold(int, void*)
{
	//调用阈值函数
	threshold(g_srcImage, g_dstImage, g_nThresholdValue, 255, g_nThresholdType);
	//更新效果图
	imshow(WINDOW_NAME, g_dstImage);
}

运行效果：