OpenCV4入门教程029：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

OpenCV
#OpenCV #阈值
OpenCV4入门教程029：全局阈值和局部阈值
https://feater.top/opencv/introduction-of-opencv-threshold/
作者
JackeyLea
发布于
2020年6月7日
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