OpenCV--阈值与平滑处理

图像阈值

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

两个返回值分别是阈值处理后的像素点矩阵列表、输出图

src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图

dst： 输出图

thresh： 阈值

maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值

type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV

cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0

cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转

cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变

cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0

cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转

ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)
ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]

for i in range(6):
    plt.subplot(2, 3, i + 1)
    plt.imshow(images[i], 'gray') #灰度
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]),plt.yticks([]) #人为设置坐标轴的刻度显示的值
plt.show()

效果：

 图像平滑

img = cv2.imread('lenaNoise.png')

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

# 均值滤波
# 简单的平均卷积操作
blur = cv2.blur(img, (3, 3))

cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

# 方框滤波
# 基本和均值一样，可以选择归一化，-1表示通道一致，normalize为真则与均值滤波一样
box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=True)  

cv2.imshow('box', box)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

# 方框滤波
# 基本和均值一样，可以选择归一化,容易越界
box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=False)  

cv2.imshow('box', box)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

# 高斯滤波
# 高斯模糊的卷积核里的数值是满足高斯分布，相当于更重视中间的
aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1)  

cv2.imshow('aussian', aussian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

# 中值滤波
# 相当于用中值代替
median = cv2.medianBlur(img, 5)  # 中值滤波

cv2.imshow('median', median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

# 展示所有的
res = np.hstack((blur,aussian,median))
#print (res)
cv2.imshow('median vs average', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：