openCV图像的阈值处理又称为二值化,之因此称为二值化,是它能够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,一般将某个值(即阈值)看成区分处理的标准,一般将超过阈值的像素做为前景。html
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,另外一种是非固定阈值,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,非固定阈值处理时须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。python
调用语法:
retval, dst = cv2.threshold (src, thresh, maxval, type)
web
其中:算法
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,通过老猿验证测试,对threshold 处理彩色图像的机制说明以下:数组
若是是32位彩色图像,则是以RGB每一个通道的值单独与阈值进行比较,按每一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,即仍是32位图像。svg
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)
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