掌握图像阈值和模糊处理，详解OpenCV实战！

2024-01-12 16:11:36







## 导言：图像处理之基础利器

图像处理是计算机视觉领域的基础技术，广泛应用于图像增强、目标检测、人脸识别等诸多领域。其中，图像阈值和模糊处理是两个不可或缺的关键步骤。在本文中，我们将使用Python中的OpenCV库，深入探索图像阈值和模糊处理的实战应用，并提供详细的代码示例和原理分析。

## 第一章：图像阈值处理

### 1.1 图像阈值化简介

图像阈值化是一种图像二值化技术，通过设置一个阈值，将图像中的像素值划分为两类：高于阈值的像素值变为白色，低于阈值的像素值变为黑色。其基本原理如下图所示：

[图片：图像阈值化原理图]

### 1.2 OpenCV图像阈值处理函数

OpenCV提供了cv2.threshold()函数进行图像阈值处理，其语法如下：

```python
cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) -> retval, dst

其中：

src：输入灰度图像
thresh：阈值
maxval：当像素值大于阈值时的最大值
type：阈值类型，常见类型有：
- cv2.THRESH_BINARY：简单阈值化，像素值大于阈值变为白色，否则变为黑色
- cv2.THRESH_BINARY_INV：简单阈值化的反操作，像素值大于阈值变为黑色，否则变为白色
- cv2.THRESH_TRUNC：截断阈值化，像素值大于阈值时截断为阈值，否则保持原值
- cv2.THRESH_TOZERO：归零阈值化，像素值大于阈值时保持原值，否则变为零
- cv2.THRESH_TOZERO_INV：归零阈值化的反操作，像素值大于阈值时变为零，否则保持原值

1.3 图像阈值处理实例

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用简单阈值化
thresh = 127
ret, binary = cv2.threshold(image, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原始图像和阈值化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

第二章：图像模糊处理

2.1 图像模糊处理简介

图像模糊处理是一种图像平滑技术，通过卷积操作将图像中的噪声和细节进行平均化处理，从而使图像变得更加平滑。其基本原理如下图所示：

[图片：图像模糊处理原理图]

2.2 OpenCV图像模糊处理函数

OpenCV提供了多种图像模糊处理函数，常用的函数包括：

cv2.blur()：均值模糊，使用均值滤波器对图像进行模糊处理
cv2.GaussianBlur()：高斯模糊，使用高斯滤波器对图像进行模糊处理
cv2.medianBlur()：中值模糊，使用中值滤波器对图像进行模糊处理
cv2.bilateralFilter()：双边滤波，兼顾空间域和像素值相似性的滤波器

2.3 图像模糊处理实例

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg')

# 应用高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 显示原始图像和模糊后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Blurred Image', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()