OpenCV固定閾值二值化教程

"这篇教程介绍了OpenCV中的固定阈值二值化技术，通过设定一个固定的灰阶值作为阈值，将图像分为前景和背景。它提到了固定阈值和自适应阈值两种基本的阈值算法，并详细解释了OpenCV的threshold()函数参数及其在不同模式下的工作原理。" OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和分析功能，包括图像的二值化。二值化是图像处理中的一种基础技术，用于将图像简化为黑白两部分，即前景和背景。通常，我们选择一个特定的强度值（阈值）作为分割标准，高于这个阈值的像素被认为是前景，低于阈值的则视为背景。 在OpenCV中，阈值处理可以分为固定阈值和自适应阈值两种方法。固定阈值是用户或程序直接指定一个灰阶值作为阈值进行二值化，而自适应阈值则是根据输入图像的不同区域计算出合适的阈值。 固定阈值二值化的函数是`threshold()`，其主要参数包括： - `src`：输入图像，必须是单通道的8位或32位浮点数图像。 - `dst`：输出图像，大小和深度与输入图像相同。 - `thresh`：设定的阈值。 - `maxval`：二值化结果的最大值，当像素超过阈值时会被设置为此值。 - `type`：二值化操作类型，有五种模式： - THRESH_BINARY：像素值超过阈值的设为`maxval`，其余设为0。 - THRESH_BINARY_INV：像素值超过阈值的设为0，其余设为`maxval`。 - THRESH_TRUNC：像素值超过阈值的设为阈值，其余设为0。 - THRESH_TOZERO：像素值超过阈值的保持不变，其余设为0。 - THRESH_TOZERO_INV：像素值超过阈值的设为0，其余保持不变。 通过调整这些参数，开发者可以根据应用场景的需求对图像进行精确的二值化处理，从而突出感兴趣的特征或者简化后续的图像分析步骤。 在实际应用中，比如在文档扫描、车牌识别、人脸识别等领域，二值化是预处理的重要环节，它可以有效地消除噪声，提高图像对比度，使图像特征更加明显，便于后续的特征提取和识别。对于固定阈值，它适用于全局光照较为均匀且背景与前景对比明显的场景，但当光照变化大或者图像内部存在显著的光照差异时，自适应阈值往往能提供更好的效果。