OpenCV阈值处理函数threshold处理32位彩色图像的案例

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一、概述

openCV图像的阈值处理又称为二值化，之所以称为二值化，是它可以将一幅图转换为感兴趣的部分（前景）和不感兴趣的部分（背景）。转换时，通常将某个值（即阈值）当作区分处理的标准，通常将超过阈值的像素作为前景。

阈值处理有2种方式，一种是固定阈值方式，又包括多种处理模式，另一种是非固定阈值，由程序根据算法以及给出的最大阈值计算图像合适的阈值，再用这个阈值进行二值化处理，非固定阈值处理时需要在固定阈值处理基础上叠加组合标记，叠加方式就是与固定阈值方式的标记相或。

二、语法说明

调用语法：

retval, dst = cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)

其中：

src：源图像，8位或32位图像的numpy数组
thresh：阈值，0-255之间的数字，在进行处理时以阈值为边界来设不同的输出，阈值判断时，是以小于等于阈值和大于阈值作为分界条件
maxval：最大阈值，当使用固定阈值方法时为指定阈值，当叠加标记时为允许最大的阈值，算法必须在小于该值范围内计算合适的阈值
type：处理方式，具体取值及含义如下：
dst：阈值化处理后的结果图像numpy数组，其大小和通道数与源图像相同
retval：叠加cv2.THRESH_OTSU或cv2.THRESH_TRIANGLE标记后返回真正使用的阈值

三、彩色图像处理

从threshold 的说明来看是支持32为彩色图像处理的，但网上几乎找不到关于处理彩色图像的机制说明及案例，经过老猿验证测试，对threshold 处理彩色图像的机制说明如下：

如果是32位彩色图像，则是以RGB每个通道的值单独与阈值进行比较，按每个通道进行阈值处理，返回的是一个阈值处理后的RGB各自的值，即还是32位图像。

案例：

img1 = cv2.imread(r"F:\screenpic\redflower.jpg") ret,img2 = cv2.threshold(img1, 35, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imwrite(r"F:\screenpic\redflower_threshold.jpg",img2)

效果：

源图：

处理后图：

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