传统机器视觉中的图像二值化算法

在机器视觉领域，图像二值化算法扮演着至关重要的角色，它将灰度图像转化为黑白两色的二值图像，为后续的图像分割和物体检测奠定基础。本篇文章将深入浅出地为你揭秘图像二值化的算法奥秘。

一、图像二值化的重要性

图像二值化是传统机器视觉中图像分割的重要一环。它将灰度图像（通常由 256 级灰度值表示）转化为仅包含黑色和白色像素的二值图像。这种转换简化了图像，消除了不需要的细节，从而便于后续的处理。

二、常见的图像二值化算法

图像二值化的算法有很多，这里介绍三种最常用的算法：

1. 全局阈值化

全局阈值化是将一个固定阈值应用于整个图像。所有像素值高于阈值的像素变为白色，而所有低于阈值的像素变为黑色。这种方法简单易用，但可能无法处理具有较大亮度变化的图像。

2. 局部阈值化

局部阈值化将图像划分为更小的区域，并为每个区域计算一个局部阈值。这种方法比全局阈值化更能适应图像中的局部变化，但计算量更大。

3. 自适应阈值化

自适应阈值化将阈值动态地调整为图像中每个像素的位置和邻近像素值。这种方法可以更好地处理图像中的噪声和不均匀性，但计算量也很大。

三、图像二值化算法的选择

选择合适的图像二值化算法取决于图像的具体特征和应用场景。对于具有均匀亮度的图像，全局阈值化可能是最简单的选择。对于具有较大亮度变化的图像，局部阈值化或自适应阈值化可能更适合。

四、示例代码

以下是用 Python 实现图像二值化的示例代码：

import cv2

# 读取灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 全局阈值化
threshold = 127
binary_image = cv2.threshold(image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 局部阈值化
block_size = 31
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, block_size, 2)

# 自适应阈值化
binary_image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, block_size, 2)

# 显示二值图像
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)

五、结论

图像二值化是机器视觉中一项必不可少的技术。通过理解常见的图像二值化算法，开发者可以根据图像的具体特征和应用场景选择最合适的算法。希望本文能帮助你深入理解图像二值化，并在实际项目中应用自如。