OpenCV自適應閾值


在簡單的閾值處理中,閾值是全域性的,即對於影象中的所有畫素是相同的。 自適應閾值法是針對較小區域計算閾值的方法,因此對於不同區域將存在不同的閾值。

在OpenCV中,可以使用Imgproc類的adaptiveThreshold()方法對影象執行自適應閾值操作。 以下是此方法的語法。

adaptiveThreshold(src, dst, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)

該方法接受以下引數 -

  • src - 表示源(輸入)影象的Mat類的物件。
  • dst - 表示目標(輸出)影象的Mat類的物件。
  • thresh - 表示閾值的雙重型別的變數。
  • maxval - 一個double型別的變數,表示畫素值大於閾值時的值。
  • adaptiveMethod - 表示要使用的自適應方法的型別的整數變數。它可以是以下兩個值之一
    • ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C - 閾值是鄰域的平均值。
    • ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C - 閾值是權重是高斯視窗的鄰域值的加權和。
  • thresholdType - 表示要使用的閾值型別的整數型別變數。
  • blockSize - 表示用於計算閾值的畫素鄰域的大小的整數型別的變數。
  • C - 表示在兩種方法中使用的常數(從平均值或加權平均值中減去)的double型別變數。

範例

以下程式演示如何在OpenCV中的影象上執行自適應閾值操作。 這裡選擇二進位制型別的自適應閾值和閾值,在方法中使用ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C常數。

package com.yiibai.thresholding;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class AdaptiveThresh {
    public static void main(String args[]) throws Exception {
        // Loading the OpenCV core library
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
        String file = "F:/worksp/opencv/images/sample2.jpg";

        // Reading the image
        Mat src = Imgcodecs.imread(file, 0);

        // Creating an empty matrix to store the result
        Mat dst = new Mat();

        Imgproc.adaptiveThreshold(src, dst, 125, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 11, 12);

        // Writing the image
        Imgcodecs.imwrite("F:/worksp/opencv/images/sample2Adaptivemean_thresh_binary.jpg", dst);

        System.out.println("Image Processed");
    }
}

假定以下是上述程式中指定的輸入影象sample2.jpg

執行上面範例程式碼,得到以下結果 -

其他型別的自適應閾值

除了ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C作為自適應方法,THRESH_BINARY作為閾值型別之外,可以選擇更多這兩個值的組合。

Imgproc.adaptiveThreshold(src, dst, 125, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, 
   Imgproc.THRESH_BINARY, 11, 12);

其他的固定值有 -

  • Imgproc.THRESH_BINARY
  • Imgproc.THRESH_BINARY_INV