OpenCV Python教程：图像阈值-演道网
尽管这听起来足够好，但事实并非如此。我们将在此处介绍多个示例和不同类型的阈值说明。我们将使用以下图像作为示例图像，但是可以使用自己的图像：
本书中的简短内容是一个很好的例子，说明了为什么有人会阈值。首先，背景实际上根本没有白色，一切都是暗淡的，但是一切都是变化的。有些部分很轻，很容易阅读，而另一些则很暗，需要聚焦很多。首先，让我们尝试一个简单的阈值：
retval, threshold = cv2.threshold(img, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
二进制阈值是一个简单的“或”阈值，其中像素为255或0。在许多情况下，该阈值为白色或黑色，但是我们现在将图像保留为彩色，因此可能仍为彩色。这里的第一个参数是图像。下一个参数是阈值，我们选择10。下一个是最大值，我们将其选择为255。接下来，最后是阈值类型，我们将其选择为THRESH_BINARY。通常，选择阈值10会有些困难。我们选择10，因为这是低光图片，所以我们选择低数字。通常，大约125-150的效果最好。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('linuxidc.com.jpg')
retval, threshold = cv2.threshold(img, 12, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('threshold',threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果：
现在，图像的读取效果稍好一些，但仍然有些混乱。 从视觉上看，它是更好的方法，但是使用程序来分析它仍然很困难。 让我们看看是否可以进一步简化它。
首先，让我们对图像进行灰度处理，然后设置阈值：
import cv2
import numpy as np
grayscaled = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, threshold = cv2.threshold(grayscaled, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('threshold',threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果如下：
是的，更简单，但是我们在这里仍然缺少很多上下文。 接下来，我们可以尝试自适应阈值，它将尝试改变阈值，并希望解决弯曲的页面。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('www.linuxidc.com.jpg')
grayscaled = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
th = cv2.adaptiveThreshold(grayscaled, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 115, 1)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('Adaptive threshold',th)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果如下：
还有一个可以执行的阈值版本，称为Otsu阈值（大津阈值）。 它在这里不能很好地发挥左右，但是：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('1.jpg')
grayscaled = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval2,threshold2 = cv2.threshold(grayscaled,125,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('Otsu threshold',threshold2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果如下：
更多Python相关信息见Python 专题页面 https://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=17
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