033_自適應閾值(threshold、CV_THRESH_OTSU) _ 阿洲的程式教學1

【自適應閾值与Otsu算法】 在图像处理中，阈值（threshold）是一种常见的技术，用于将图像二值化，即将图像分割为前景和背景两部分。二值化是通过设定一个强度标准（阈值）来实现的，高于这个强度的像素被视为前景，低于这个强度的像素则被归为背景。阈值的选择对二值化结果至关重要，它直接影响到图像后续的分析和处理。 传统上，阈值选择有固定阈值和自适应阈值两种方法。固定阈值是指由程序或用户直接指定一个灰度值作为阈值，然后基于这个值进行二值化。这种方法简单但对光照变化和图像复杂性不敏感，可能无法适应所有场景。 自适应阈值则是根据输入图像本身计算出一个合适的阈值，这样可以更好地处理光照不均、对比度变化等问题。其中，Otsu算法（又称为大津法）是一种广泛应用的自适应阈值方法。Otsu算法的基本思想是通过最大化类间方差（即前景与背景的区分度）来自动确定最佳阈值，从而将图像分割成前景和背景两部分。 Otsu算法的步骤如下： 1. 计算图像的灰度直方图。 2. 将直方图中的像素分为两个类别：一类是灰度值大于阈值的像素，另一类是小于阈值的像素。 3. 分别计算这两类像素的类内方差（即同一类像素的灰度值离散程度）和类间方差（两类像素灰度值的差异）。 4. 遍历所有可能的阈值，计算对应的类间方差之和，选取这个和最小的阈值作为最佳阈值。 在OpenCV库中，我们可以使用`threshold()`函数来实现Otsu自适应阈值的二值化。这个函数接受几个参数： - `src`：输入图像，需要是单通道的8位或32位浮点数图像。 - `dst`：输出图像，其尺寸、深度与输入图像相同。 - `thresh`：阈值，对于Otsu算法，这个参数是无效的，因为Otsu算法会自动计算阈值。 - `maxval`：二值化结果中前景像素的值。 - `type`：二值化操作类型，结合`CV_THRESH_OTSU`标志可以启用Otsu自适应阈值。例如，`THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU`表示进行二值化操作并使用Otsu算法。 下面是一个简单的OpenCV C++代码示例，展示如何应用Otsu自适应阈值进行二值化处理： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat src = imread("lena.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat dst; threshold(src, dst, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); imshow("Origin", src); imshow("Threshold", dst); waitKey(0); return 0; } ``` 在这个例子中，我们加载了一个灰度图像，并使用Otsu算法找到最佳阈值，然后将源图像二值化。`imshow`函数用于显示原始图像和处理后的图像，`waitKey(0)`会等待用户按键，直到按下任意键才会退出程序。 Otsu自适应阈值算法提供了一种动态确定最佳阈值的方法，特别适用于光照不均和对比度变化较大的图像，能有效地提高二值化的准确性和鲁棒性。在OpenCV中，`threshold()`函数的配合使用使得这一算法的实现变得非常简便。