OpenCV图像二值化技术详解

图像二值化是一种常见的图像处理方法，它通过将图像中的每个像素点的灰度值设置为0（黑色）或255（白色），使图像呈现出明显的黑白对比效果。这种方法能够显著减少图像的数据量，同时突出目标物体的轮廓，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。

以下是几种常见的二值化类型及其工作原理：

• THRESH_BINARY: 当前像素值大于阈值时，设为最大值（Maxval），否则设为0。
• THRESH_BINARY_INV: 当前像素值大于阈值时，设为0，否则设为最大值（Maxval）。
• THRESH_TRUNC: 当前像素值大于阈值时，设为阈值，否则保持不变。
• THRESH_TOZERO: 当前像素值大于阈值时，保持不变，否则设为0。
• THRESH_TOZERO_INV: 当前像素值大于阈值时，设为0，否则保持不变。

理论公式如下：

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用OpenCV进行图像二值化：

import cv2 as cv

def local_threshold(img):
    # 实现局部自适应二值化
    pass

# 显示图像
window_name = 'Image'
cv.namedWindow(window_name, cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow(window_name, img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
local_threshold(img)

局部自适应二值化的效果图如下所示：

更多参考文章：

• 简书 - OpenCV图像二值化
• 新浪博客 - 图像二值化技术