八、OpenCVSharp 中图像阈值处理
文章目录
- 简介
- 一、简单阈值处理
- 1. 固定阈值的选择方法
- 2. 阈值类型（如二进制阈值、反二进制阈值、截断阈值、阈值取零）
- 3. 简单阈值处理的应用实例
- 二、自适应阈值处理
- 1. 均值自适应阈值
- 2. 高斯自适应阈值
- 3. 自适应阈值的局部窗口大小选择
- 三、Otsu 阈值法
- 1. Otsu 算法的原理和推导
- 2. 实现 Otsu 阈值法的代码示例
- 3. Otsu 阈值法在多峰直方图图像中的应用
- 四、阈值处理的优缺点
- 总结
简介
图像阈值处理是一种将图像分割为不同区域的简单而有效的方法，它在图像处理中具有广泛的应用。
一、简单阈值处理
1. 固定阈值的选择方法
选择固定阈值是简单阈值处理的关键步骤。常见的方法包括基于经验的试错法、对图像的灰度分布进行分析、参考类似图像的处理经验等。
可以通过观察图像的直方图来初步估计合适的阈值。如果图像的灰度分布具有明显的双峰或多峰特征，那么峰谷之间的灰度值可能是一个较好的阈值选择。
另外，也可以根据具体的应用场景和图像特点来设定阈值。例如，对于对比度较高的图像，可以选择一个较高的阈值；对于对比度较低的图像，则可能需要选择一个较低的阈值。
2. 阈值类型（如二进制阈值、反二进制阈值、截断阈值、阈值取零）
- 二进制阈值：将像素值大于阈值的设置为最大值（通常为 255），小于阈值的设置为 0。
- 反二进制阈值：与二进制阈值相反，将像素值大于阈值的设置为 0，小于阈值的设置为最大值。
- 截断阈值：将像素值大于阈值的设置为阈值，小于阈值的保持不变。
- 阈值取零：将像素值小于阈值的设置为 0，大于阈值的保持不变。
不同的阈值类型适用于不同的图像处理需求。例如，二进制阈值常用于将前景和背景分离；截断阈值可以用于限制像素值的范围。
3. 简单阈值处理的应用实例
简单阈值处理常用于图像分割、目标检测、二值化处理等。
例如，在文档扫描图像中，可以通过设定合适的阈值