阈值操作原理：
什么是阈值？
- 最简单的图像分割的方法。
- 应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。
- 为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。
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一旦找到了需要分割的物体的像素点，我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。（例如：可以将该物体的像素点的灰度值设定为：‘0’（黑色）,其他的像素点的灰度值为：‘255’（白色）；当然像素点的灰度值可以任意，但最好设定的两种颜色对比度较强，方便观察结果）。
image.png
阈值操作类型：
OpenCV中提供了阈值（threshold）函数： threshold这个函数有5种阈值化类型，在接下来的章节中将会具体介绍。
- 二进制阈值化
- 反二进制阈值化
- 截断阈值化
- 阈值化为0
- 反阈值化为0
阈值类型1: 二进制阈值化
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该阈值化类型如下式所示:
\texttt{dst} (x,y) = \fork{\texttt{maxVal}}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{0}{otherwise} -
解释：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255)，灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。
Threshold Binary
阈值类型2: 反二进制阈值化
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该阈值类型如下式所示：
\texttt{dst} (x,y) = \fork{0}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{\texttt{maxVal}}{otherwise} -
解释：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，不过最后的设定值相反。（在8位灰度图中，例如大于阈值的设定为0，而小于该阈值的设定为255）。
Threshold Binary Inverted
阈值类型3: 截断阈值化
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该阈值化类型如下式所示：
\texttt{dst} (x,y) = \fork{\texttt{threshold}}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise} -
解释：同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。（例如：阈值选取为125，那小于125的阈值不改变，大于125的灰度值（230）的像素点就设定为该阈值）。
Threshold Truncate
阈值类型4: 阈值化为0
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该阈值类型如下式所示：
\texttt{dst} (x,y) = \fork{\texttt{src}(x,y)}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{0}{otherwise} -
解释：先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为0。
Threshold Zero
阈值类型5: 反阈值化为0
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该阈值类型如下式所示：
\texttt{dst} (x,y) = \fork{0}{if $\texttt{src}(x,y) > \texttt{thresh}$}{\texttt{src}(x,y)}{otherwise} -
解释：原理类似于0阈值，但是在对图像做处理的时候相反，即：像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变，而大于该阈值的部分，其灰度值全部变为0。
Threshold Zero Inverted
代码实例：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
Mat src, gray_src, dst;
int threshold_value = 127;
int threshold_max = 255;
int type_value = 2;
int type_max = 4;
const char* output_title = "binary image";
void Threshold_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src);
createTrackbar("Threshold Value:", output_title, &threshold_value, threshold_max, Threshold_Demo);
createTrackbar("Type Value:", output_title, &type_value, type_max, Threshold_Demo);
Threshold_Demo(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void Threshold_Demo(int, void*) {
cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
threshold(src, dst, 0, 255, THRESH_TRIANGLE | type_value);
imshow(output_title, dst);
}
