OpenCvSharp 学习笔记14 --基本的阈值操作

一：图像阈值概念（thresholding）

阈值是什么？简单的说就是图像分割的标尺。
举例说明,看下面图片

有一堆苹果，有你喜欢的和你不喜欢的，怎样区分你喜欢的和不喜欢的，在你心中有一个标准，那我们就把这个标准量化来表示，比如，红色的是你喜欢的，其他的是你不喜欢的。那么，这个 “红色” 相当与阈值。分割出你喜欢的和你不喜欢的。同理，在图片中，一个简单的阈值例子就是选择一个像素值p，然后将小于p的所有像素强度设置为零（或其他操作），并且将所有像素值大于p设置为255（或其他操作）.以这种方式，我们能够创建图像的二进制表示。选择的像素 P 就是图像的阈值，而根据 P 对图像所作的操作就叫阈值操作。
在OpenCv 中提供了两中阈值算法。

二：阈值类型

1，阈值二值化（threshold binary）:

如下图，在左下的图表示图像像素点 $src(x,y)$ 值的分布情况，蓝色的水平线条表示阈值，大于阈值的让它等于最大值，小于的等于最小值。在 Input 中只有 3 个区域大于阈值，所以 Output 中有3块区域是最大值，其他的都是最小值。

This operation can be expressed as:
$$dst(x,y)=\{\begin{array}{l}maxval，if(src(x,y)>thresh)\\ 0，otherwise\end{array}$$

2，反二值化阈值（threshold binary Inverted）:
与上面的二值化阈值相反，大于阈值为最小值，小于阈值为最大值

This operation can be expressed as:
$$dst(x,y)=\{\begin{array}{l}0，if(src(x,y)>thresh)\\ maxval，otherwise\end{array}$$

3，截断（truncate）:
如下图所示：大于蓝色阈值水平线的等于阈值，小于的保持不变。

This operation can be expressed as:
$$dst(x,y)=\{\begin{array}{l}threshold，if(src(x,y)>thresh)\\ src(x,y)，otherwise\end{array}$$

4，阈值取零（threshold to zero）:
如图所示，大于蓝色阈值水平线的爆出不变，小于的全部取最小值（0）。

This operation can be expressed as:

$$dst(x,y)=\{\begin{array}{l}src(x,y)，if(src(x,y)>thresh)\\ 0，otherwise\end{array}$$

5，阈值反取零（threshold to zero Inverted）:
与阈值取零相反，大于时为最小值，小于时保持不变。

This operation can be expressed as:

$$dst(x,y)=\{\begin{array}{l}0，if(src(x,y)>thresh)\\ src(x,y)，otherwise\end{array}$$

三，API

Cv2.Threshold（）：对每个数组元素应用固定级别阈值。

代码:

  static Mat src;
        static int thresHold_value = 127;
        static int thresHold_max = 255;
        static int type_value = 2;
        static int type_max = 4;
        static int data=0;
        /// <summary>
        /// 图像阈值操作
        /// </summary>
        private static void ThresHold(string path)
        {
            using (src = new Mat(path, ImreadModes.AnyColor | ImreadModes.AnyDepth))
            using (Mat dst = new Mat())
            {
                CvTrackbarCallback2 cvtCallback = new CvTrackbarCallback2(CallBackDome);
                CvTrackbarCallback2 cvtCallbackType = new CvTrackbarCallback2(CallBackDome2);
                new Window("SRC", WindowMode.Normal, src);
                src.CopyTo(dst);
                new Window("DST", WindowMode.Normal, dst);
                CvTrackbar cvt = new CvTrackbar("Bar :", "DST", thresHold_value, thresHold_max, cvtCallback, dst);
                CvTrackbar cvt2 = new CvTrackbar("Type :", "DST", type_value, type_max, cvtCallbackType, dst);

                Cv2.WaitKey(0);

            }
        }

        private static void CallBackDome2(int pos, object userdata)
        {
            Mat m = (Mat)userdata;
            data = pos;
            Cv2.CvtColor(src, m, ColorConversionCodes.RGB2GRAY); //转为灰度（前提条件，必须要转换才能操作阈值）
            Cv2.Threshold(m, m, 0, thresHold_max, (ThresholdTypes)(pos) | ThresholdTypes.Triangle); //三角自动计算阈值法
           //Cv2.Threshold(m, m, 0, thresHold_max, (ThresholdTypes)(type)|ThresholdTypes.Otsu); //自动计算阈值
            new Window("DST", WindowMode.Normal, m);
        }
        
        /// <summary>
        /// 调用函数
        /// </summary>
        /// <param name="size">阈值和阈值类型公用字段，需要做判断</param>
        /// <param name="userdate"></param>
        private static void CallBackDome(int size, object userdate)
        {
            Mat m = (Mat)userdate;
           
            Cv2.CvtColor(src, m, ColorConversionCodes.RGB2GRAY); //转为灰度（前提条件，必须要转换才能操作阈值）
            Cv2.Threshold(m, m, size, thresHold_max, (ThresholdTypes)(data)); //自定义类型和阈值

            new Window("DST", WindowMode.Normal, m);
        }

上面程序定义了阈值和类型两个滑块，滑动滑块，不同的值得到不同的结果

最后

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