OpenCV4入门系列教程26:全局阈值和局部阈值

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二值图像介绍:二值图像介绍

阈(yu同玉)值

阈(你要是读fa伐我也没意见)的意思是界限,故阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的最低值或最高值。此一名词广泛用于各方面,包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等,如生态阈值。

全局二值化

根据自定义阀值对图像进行二值化处理,即灰度值大于阀值时设改像素灰度值为255,灰度值小于阈值时设该像素灰度值为0

局部二值化

在局部范围内根据特定算法算出局部的阀值,这个局部的大小可以自己决定(例8*8,算法也可以自己决定,本篇文章所用的用法是局部平局的灰度值作为阀值。得到局部阀值再进行局部二值化处理)。一般情况下,我们使用全局阈值。

简单来说,全局阈值是一个阈值对一整幅图有效,而局部阈值对一张图中的一部分有效。

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#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <string>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat image3;
Mat target3;

//全局阈值二值化
void globalTwoValue(Mat src, int value) {
target3 = Mat::zeros(src.size(), src.type());

for (int i = 0; i < src.rows; i++) {
for (int j = 0; j < src.cols; j++) {
break;
if (value > (int)src.at<uchar>(i, j))
target3.at<uchar>(i, j) = 0;
else
target3.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
// 8*8局部二值化,阈值=局部平均灰度值
void localTwoValue(Mat src) {
// 1.先算出一列有几个8,剩下几个像素
int countRow = src.rows / 8;
int rowLeft = src.rows % 8;

// 2.算出一列有几个8,剩下几个像素
int countCol = src.cols / 8;
int colLeft = src.cols % 8;

target3 = Mat::zeros(src.size(), src.type());

for (int k = 0; k < countRow; k++) {
for (int l = 0; l < countCol; l++) {
int value = 0;
for (int i = k * 8; i < (k + 1) * 8; i++) {
for (int j = l * 8; j < (l + 1) * 8; j++) {
value += (int)src.at<uchar>(i, j);
}
}
value = value / 64;
for (int i = k * 8; i < (k + 1) * 8; i++) {
for (int j = l * 8; j < (l + 1) * 8; j++) {
if ((int)src.at<uchar>(i, j) < value)
target3.at<uchar>(i, j) = 0;
else
target3.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
}

//底部不足8*8部分
if (rowLeft != 0) {
for (int k = countRow; k < countRow + rowLeft; k++) {
for (int l = 0; l < countCol; l++) {
int value = 0;
for (int i = countRow * 8; i < countRow * 8 + rowLeft; i++) {
for (int j = l * 8; j < (l + 1) * 8; j++) {
value += (int)src.at<uchar>(i, j);
}
}
value = value / (8 * rowLeft);
for (int i = countRow * 8; i < countRow * 8 + rowLeft; i++) {
for (int j = l * 8; j < (l + 1) * 8; j++) {
if ((int)src.at<uchar>(i, j) < value)
target3.at<uchar>(i, j) = 0;
else
target3.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
}
}
//右侧不足8*8部分
if (colLeft != 0) {
for (int k = 0; k < countRow; k++) {
for (int l = countCol; l < countCol + colLeft; l++) {
int value = 0;
for (int i = k * 8; i < (k + 1) * 8; i++) {
for (int j = countCol * 8; j < countCol * 8 + colLeft; j++) {
value += (int)src.at<uchar>(i, j);
}
}
value = value / (8 * colLeft);
for (int i = k * 8; i < (k + 1) * 8; i++) {
for (int j = countCol * 8; j < countCol * 8 + colLeft; j++) {
if ((int)src.at<uchar>(i, j) < value)
target3.at<uchar>(i, j) = 0;
else
target3.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
}
}
//右下角 rowleft * colleft 部分
if (rowLeft != 0 && colLeft != 0) {
int value = 0;
for (int i = 8 * countRow; i < src.rows; i++) {
for (int j = 8 * countCol; j < src.cols; j++) {
value += (int)src.at<uchar>(i, j);
}
}
value = value / (rowLeft * colLeft);
for (int i = 8 * countRow; i < src.rows; i++) {
for (int j = 8 * countCol; j < src.cols; j++) {
if ((int)src.at<uchar>(i, j) < value)
target3.at<uchar>(i, j) = 0;
else
target3.at<uchar>(i, j) = 255;
}
}
}
}

int main() {
//加上0表示读入灰度图
image3 = imread("1.jpg", 0);

if (image3.empty()) {
printf("could not load pic!\n");
return -1;
}

imshow("image3", image3);

localTwoValue(image3);

imshow("target3", target3);

waitKey(0);

return 0;
}

效果如下:

局部阈值

参考资料

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