OpenCVSharp中图像阈值处理

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简介

图像阈值处理是一种将图像分割为不同区域的简单而有效的方法，它在图像处理中具有广泛的应用。

一、简单阈值处理

1. 固定阈值的选择方法

选择固定阈值是简单阈值处理的关键步骤。常见的方法包括基于经验的试错法、对图像的灰度分布进行分析、参考类似图像的处理经验等。
可以通过观察图像的直方图来初步估计合适的阈值。如果图像的灰度分布具有明显的双峰或多峰特征，那么峰谷之间的灰度值可能是一个较好的阈值选择。
另外，也可以根据具体的应用场景和图像特点来设定阈值。例如，对于对比度较高的图像，可以选择一个较高的阈值；对于对比度较低的图像，则可能需要选择一个较低的阈值。

2. 阈值类型（如二进制阈值、反二进制阈值、截断阈值、阈值取零）

• 二进制阈值：将像素值大于阈值的设置为最大值（通常为 255），小于阈值的设置为 0。
• 反二进制阈值：与二进制阈值相反，将像素值大于阈值的设置为 0，小于阈值的设置为最大值。
• 截断阈值：将像素值大于阈值的设置为阈值，小于阈值的保持不变。
• 阈值取零：将像素值小于阈值的设置为 0，大于阈值的保持不变。