引言

图像阈值处理是计算机视觉和图像处理中一种非常基础而重要的技术。通过阈值化操作，可以将图像的像素值按照一定标准分为两类，常用于图像分割、目标检测、文字提取等任务。阈值处理通过设置一个阈值来区分图像的前景与背景，对于提高图像分析效率至关重要。

在 Python 中，OpenCV 提供了便捷的函数来实现各种阈值处理技术。本文将深入介绍如何在 OpenCV 中使用阈值方法进行图像处理，并提供一些常用的阈值技术及应用示例。

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1. 阈值处理的基本概念

图像的阈值处理是指根据图像的像素值与设定的阈值比较，将图像像素分为两类：一类是大于（或小于）阈值的像素，另一类是小于（或大于）阈值的像素。常见的图像阈值化结果通常是二值图像，也就是将图像像素值限定在两个可能的值（如0和255）。

阈值处理的目标是通过选择合适的阈值将图像的前景与背景分开，从而便于后续的图像分析任务。

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2. OpenCV 中的阈值处理

在 OpenCV 中，阈值处理通过 cv2.threshold() 函数来实现。函数的基本语法如下：

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

• src：输入图像（灰度图）。
• thresh：阈值。
• maxval：最大像素值。
• type：阈值类型，决定了如何进行阈值处理。

根据 type 参数的不同，cv2.threshold() 可以实现不同类型的阈值处理方法。

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3. 常见的阈值类型

3.1 二值化阈值

最常见的阈值处理方法是二值化，即将大于某个阈值的像素设为最大值（通常是 255），小于阈值的像素设为最小值（通常是 0）。这种方法能够很好的将图像中的目标从背景中分离出来。

import cv2# 读取图像并转换为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 设置阈值
thresh_value = 127# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(img, thresh_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Binary Threshold', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，cv2.THRESH_BINARY 表示二值化阈值法，阈值大于 127 的像素变为 255（白色），小于 127 的像素变为 0（黑色）。

3.2 反向二值化阈值

与二值化阈值相反，反向二值化阈值将小于阈值的部分设置为最大值，大于阈值的部分设置为最小值。

ret, binary_inv = cv2.threshold(img, thresh_value, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)cv2.imshow('Inverted Binary Threshold', binary_inv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，cv2.THRESH_BINARY_INV 表示反向二值化，将小于阈值的像素设置为 255，大于阈值的像素设置为 0。

3.3 截断阈值

截断阈值将大于阈值的部分设置为阈值本身，其他部分保持不变。截断阈值对于图像细节保留有帮助，但不适用于二值化场景。

ret, truncated = cv2.threshold(img, thresh_value, 255, cv2.THRESH_TRUNC)cv2.imshow('Truncated Threshold', truncated)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，cv2.THRESH_TRUNC 会将大于阈值的像素值截断为阈值本身，其他像素值不变。

3.4 平滑阈值

平滑阈值会将小于阈值的像素值设置为 0，大于阈值的像素值设置为阈值本身。它通常用于对图像进行轻微的模糊效果。

ret, tozero = cv2.threshold(img, thresh_value, 255, cv2.THRESH_TOZERO)cv2.imshow('ToZero Threshold', tozero)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，cv2.THRESH_TOZERO 表示将大于阈值的像素值保留，小于阈值的像素值设为 0。

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4. 自适应阈值

在一些光照不均的图像中，使用固定阈值可能无法得到好的结果。此时，我们可以使用自适应阈值技术，它会根据图像的局部区域自动态调整阈值。OpenCV 提供了 cv2.adaptiveThreshold() 函数来实现自适应阈值处理。

adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)cv2.imshow('Adaptive Threshold', adaptive_thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这里，cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 表示计算邻域区域像素的均值作为阈值，11 是邻域区域的大小，2 是常数。

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5. Otsu’s 阈值法

Otsu 的阈值法是一种自动选择最佳阈值的方法，它通过最大化类间方差来进行阈值选择，适用于图像灰度直方图呈现双峰特征的图像。在 OpenCV 中，可以通过 cv2.THRESH_OTSU 来启用 Otsu 阈值方法。

ret, otsu_thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)cv2.imshow('Otsu Thresholding', otsu_thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Otsu 的阈值法是根据图像的像素分布自动计算最佳的分割阈值，通常用于背景和前景对比明显的图像。

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6. 阈值处理的应用场景

阈值处理广泛应用于以下领域：

• 图像分割：将前景从背景中分离，常用于目标识别、图像分析等任务。
• 文档分析：提取文档中的文本区域，进行 OCR（光学字符识别）处理。
• 物体检测：检测图像中某些特定的物体或形状。
• 医学影像分析：通过分割不同类型的组织或器官，辅助医生诊断。

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7. 总结

图像阈值处理是图像处理中非常基础且重要的一步，能够将图像分为两类（前景与背景），从而为后续的图像分析和处理提供良好的基础。OpenCV 提供了多种阈值处理方法，包括常规的二值化、反向二值化、截断、平滑阈值法以及自适应阈值和 Otsu’s 阈值法。选择合适的阈值处理方法将大大提高图像分析的精度和效率。在实际应用中，根据不同的图像特性选择合适的阈值方法，是图像处理中的重要一步。