C++：cv.threshold

cv::threshold 是 OpenCV 库中用于图像阈值化处理的一个非常重要的函数。这个函数通过给定的阈值将图像中的像素值划分为不同的类别，通常用于图像分割、物体检测、特征提取等任务。以下是对 cv::threshold 函数的详细介绍：

一、函数原型

double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)

二、参数说明

src：输入图像，可以是8位的灰度图，也可以是32位的浮点数图像。但在实际应用中，阈值处理通常在灰度图像上进行。
dst：输出图像，与输入图像具有相同的大小和类型。函数处理后的图像将存储在这里。
thresh：这是用于将像素分类的阈值。在您的函数调用中，这个参数被命名为threshold。如果源图像中某个像素的灰度值大于或等于这个阈值，则目标图像中对应像素的灰度值将被设置为maxval；否则，将被设置为0。
maxval：当像素值超过（或在某些阈值类型下，小于）阈值时应该赋予的新值。对于二值化操作，这个值通常是255，表示白色。
type：阈值类型，决定了阈值操作的具体方式。OpenCV提供了多种阈值类型，常见的有以下几种：
- cv::THRESH_BINARY：二值化。大于阈值的像素被设置为maxval，小于阈值的像素被设置为0。
- cv::THRESH_BINARY_INV：反二值化。与cv::THRESH_BINARY相反，小于阈值的像素被设置为maxval，大于阈值的像素被设置为0。
- cv::THRESH_TRUNC：截断。大于阈值的像素被设置为阈值，小于阈值的像素保持不变。
- cv::THRESH_TOZERO：设为零。大于阈值的像素保持不变，小于阈值的像素被设置为0。
- cv::THRESH_TOZERO_INV：反向设为零。小于阈值的像素保持不变，大于阈值的像素被设置为0。
- cv::THRESH_OTSU 和 cv::THRESH_TRIANGLE：这两种类型用于自动计算最佳阈值，而不是使用固定的阈值。它们通常与其他阈值类型结合使用，以获取更好的分割效果。

三、返回值

函数返回实际使用的阈值。对于自动计算阈值的类型（如cv::THRESH_OTSU和cv::THRESH_TRIANGLE），这个返回值可能不同于输入的thresh参数，因为它们是自动计算得到的。

四、应用示例

以下是一个使用 cv::threshold 函数进行图像二值化的简单示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>  int main() {  // 读取灰度图像  cv::Mat grayImage = cv::imread("input_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);  if (grayImage.empty()) {  std::cerr << "Error: Unable to load the input image." << std::endl;  return -1;  }  // 创建输出图像  cv::Mat binaryImage;  // 应用阈值操作，进行二值化  double thresholdValue = 128;  double maxValue = 255;  int thresholdType = cv::THRESH_BINARY;  cv::threshold(grayImage, binaryImage, thresholdValue, maxValue, thresholdType);  // 显示结果  cv::imshow("Original Gray Image", grayImage);  cv::imshow("Binary Image", binaryImage);  cv::waitKey(0);  return 0;  
}

在这个示例中，我们首先读取一张灰度图像，然后应用 cv::threshold 函数进行二值化处理。最后，我们显示原始灰度图像和二值化后的图像。