OpenCV与图像处理学习七——传统图像分割之阈值法（固定阈值、自适应阈值、大津阈值）

前面的笔记介绍了一些OpenCV基本的图像处理，后面将学习使用OpenCV的传统的图像分割方法，这次笔记的内容是阈值法进行图像分割。

图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，主要有基于阈值、基于区域、基于边缘、基于聚类、基于图论和基于深度学习的图像分割方法等。图像分割分为语义分割和实例分割。下图是一个实例分割的例子，与语义分割不同的地方在于，它能将同类别的物体的每个个体都区分开，如下图中每个人的轮廓都被分割开：

分割的原则就是使划分后的子图在内部保持相似度最大，而子图之间的相似度最小，将G = (V, E) 分成两个子集A，B，使得：

一、固定阈值图像分割

即设定一个固定的阈值，整张图片的每个像素的像素值都与该值进行比较，若小于该阈值则将像素值改为一个固定的值（常用0），若大于该阈值则将像素值改为另一个固定的值（常用255），则可以将图像进行二值分割，得到一张二值图。

1.1 直方图双峰法

缺点：对图像的要求太高，很多图像的直方图并不满足双峰的分布。

1.2 OpenCV中的固定阈值分割

在OpenCV中的函数：

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

参数：

1. src：输入图像，单通道或四通道图像。
2. thresh：设定的固定阈值。
3. maxval：当type参数设置为THRESH_BINARY时，表示像素值大于阈值时设置的值，或设置为THRESH_BINARY_INV时，表示像素值小于阈值时设置的值。
4. type：阈值类型，如下图所示，前五种类型是基本类型，最后两种（大津阈值和三角形阈值）与前面的基本类型结合可以实现特殊的阈值分割：

这里也需要注意一下这个函数的输出：

1. retval：第一个参数返回的是阈值，在使用五种基本类型时就等于你设置的阈值，而在使用大津阈值法和三角形阈值法时将会得到它计算出来的阈值，一般用的不多。
2. dst：第二个参数返回的才是分割之后的图像。

下面看几个例子：

# 加载opencv和matplotlib import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 灰度图读入 img = cv2.imread('./image/thresh.png', 0) threshold = 127 # 阈值分割 ret, th = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(ret) cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('thresh', th) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 

127.0 

即像素值低于127的都被赋予0，高于的都被赋予255，得到一张二值化的图像。

再来看一下五种基本的阈值分割方法的区别：

# 导入第三方包 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt # opencv读取图像 img = cv2.imread('./image/person.png',0) # 5种阈值法图像分割 ret1, thresh1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret2, thresh2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret3, thresh3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) ret4, thresh4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) ret5, thresh5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5] # 使用for循环进行遍历，matplotlib进行显示 for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i+1) plt.imshow(images[i], cmap='gray') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.suptitle('fixed threshold') plt.show() 

二、自动阈值图像分割

2.1 自适应阈值法

函数：

dst = cv2.adaptiveThreshold( src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst] ) 

参数：

1. src：输入图像，只能是单通道灰度图。
2. maxValue：最大阈值，即小块计算的阈值不能超过这个值，一般设置为255.
3. adaptiveMethod：计算小块阈值的方法，包括cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，即求小块内的均值或高斯加权求和：
4. thresholdType：阈值方法，这里只能是THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV，即
5. blockSize：小块的尺寸，如11就是11×11。
6. C：最终阈值等于小区域计算出的阈值再减去这个常数。

看一下刚刚用固定阈值分割效果很差的那个图用自适应阈值来分割的效果：

# 自适应阈值与固定阈值对比 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('./image/paper2.png', 0) # 固定阈值 ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 自适应阈值 th2 = cv2.adaptiveThreshold( img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 4) th3 = cv2.adaptiveThreshold( img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 4) # 全局阈值，均值自适应，高斯加权自适应对比 titles = ['Original', 'Global(v = 127)', 'Adaptive Mean', 'Adaptive Gaussian'] images = [img, th1, th2, th3] for i in range(4): plt.subplot(2, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i], fontsize=8) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 

可以看出效果还是很好的，相比之下，高斯方法的自适应阈值能获得更好的效果，其噪点更少。

2.2 迭代法阈值分割

步骤：

1. 求出图像的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Zmax和Zmin，另初始阈值为T0 = (Zmax + Zmin) / 2。
2. 根据阈值Tk将图像分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值Zo和Zb。
3. 求出新的阈值Tk+1 = (Zo + Zb) / 2。
4. 若Tk == Tk+1，则即为所求的阈值，否则转到步骤2继续迭代。
5. 使用计算后的阈值进行阈值分割。

其实迭代法就是将固定阈值分割里手动给定阈值改为了迭代计算阈值，可以适用的范围更多一些，但是本质还是固定阈值变换。

看个例子：

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm def best_thresh(img): # step 1: 设置初始阈值 img_array = np.array(img).astype(np.float32) # 转化成数组 I = img_array zmax = np.max(I) zmin = np.min(I) tk = (zmax+zmin)/2 # step 2: 根据阈值将图像进行分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度zo和zb b = 1 m, n = I.shape; while b == 0: ifg = 0 ibg = 0 fnum = 0 bnum = 0 for i in range(1, m): for j in range(1, n): tmp = I(i, j) if tmp >= tk: ifg = ifg + 1 fnum = fnum + int(tmp) # 前景像素的个数以及像素值的总和 else: ibg = ibg+1 bnum = bnum + int(tmp) # 背景像素的个数以及像素值的总和 # step 3: 计算前景和背景的新平均值 zo = int(fnum / ifg) zb = int(bnum / ibg) # step 4: 比较tk是否等于新平均值 if tk == int((zo+zb) / 2): b = 0 else: tk = int((zo+zb)/2) # step 5: 返回的就是迭代计算后的阈值 return tk img = cv2.imread("./image/bird.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) img = cv2.resize(gray, (200, 200)) # 大小 yvzhi = best_thresh(img) ret1, th1 = cv2.threshold(img, yvzhi, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(ret1) plt.imshow(th1, cmap=cm.gray) plt.show() 

2.3 Otsu大津阈值法

大津法：也叫最大类间方差法，1979年日本学者大津提出，是一种基于全局阈值的自适应方法。

图像分为前景和背景，当取最佳阈值时，两部分之间的差别应该是最大的，衡量差别的方法为最大类间方差。

ret2, th2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) 

看一个例子：

import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('./image/noisy.png', 0) # 固定阈值法 ret1, th1 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY) # Otsu阈值法 ret2, th2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 先进行高斯滤波，再使用Otsu阈值法 blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) ret3, th3 = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) images = [img, 0, th1, img, 0, th2, blur, 0, th3] titles = ['Original', 'Histogram', 'Global(v=100)', 'Original', 'Histogram', "Otsu's", 'Gaussian filtered Image', 'Histogram', "Otsu's"] for i in range(3): # 绘制原图 plt.subplot(3, 3, i * 3 + 1) plt.imshow(images[i * 3], 'gray') plt.title(titles[i * 3], fontsize=8) plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 绘制直方图plt.hist, ravel函数将数组降成一维 plt.subplot(3, 3, i * 3 + 2) plt.hist(images[i * 3].ravel(), 256) plt.title(titles[i * 3 + 1], fontsize=8) plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 绘制阈值图 plt.subplot(3, 3, i * 3 + 3) plt.imshow(images[i * 3 + 2], 'gray') plt.title(titles[i * 3 + 2], fontsize=8) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 

以上就是基于阈值的传统图像分割中常用的几种阈值分割方法。