opencv二值化阈值怎么设置,python opencv 阈值分割

　　链接：图像二值化。

　　cv.threshold函数详解：全局自适应阈值处理和局部自适应阈值处理cv.threshold函数详解：

　　阈值函数用于去除噪声，例如过滤具有非常小或非常大像素值的图像点。

　　Ret，binary=cv.threshold (src，thresh，maxvalue，threshold type) src，//输入图像

　　Thresh，//阈值

　　MaxValue，//最大值，一般为255

　　thresh type//操作类型，比如cv。THRESH_BINARY

　　返回值：

　　Ret:返回的阈值。如果阈值是固定的，则返回阈值；如果阈值是自适应的，将返回最佳阈值。

　　二进制：处理过的二进制图像

　　每个thresholdType对应一个未使用的操作类型，如下表所示，其中src表示图像的原始像素值，dst表示处理后的像素值。

　　ThresoldTypeOperationcv:THRESH _ binary dst=(src THRESH)？max value:0cv:THRESH _ BINARY _ inv dst=(src THRESH)？0:maxValuecv:THRESH _ TRUNCdst=(src THRESH)？THRESH:srccv:THRESH _ TOZEROdst=(src THRESH)？src:0cv:THRESH _ to zero _ INVdst=(src THRESH)？0: src: -中心文本在中心右对齐文本在右侧全局自适应阈值自适应阈值可以根据图像不同区域的亮度分布来改变阈值。

　　大法：cv。OTSU阈值

　　Ret，binary=cv。阈值(灰度、阈值、最大值、cv。thresh _ otsu) thresh:一般为0，但并不真正起作用，不用担心。

　　Maxvalue:最大阈值，一般为255。

　　三角形方法：

　　Ret，binary=cv。阈值(灰度、阈值、最大值、cv。thresh _ triangle)运算类型也可以写成固定阈值和自适应阈值收敛的形式，因为自适应算法优先。

　　Ret，binary=cv。阈值(灰度、阈值、最大值、cv。thresh _ binary cv。thresh _ otsu)局部自适应阈值处理ret，binary=cv。adaptive threshold (gray，maxvalue，AdaptiveMethod，threshold type，block size，c) gray:输入图像maxValue:使用THRESH_BINARY和THRESH_BINARY_INV最大值的自适应方法：自适应阈值算法，ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C(平均阈值算法)，ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C(弱绿茶阈值算法)threshType:阈值类型，必须是THRESH_BINARY和THRESH_BINARY_INVblockSize:像素块大小C:两种阈值算法情况下的常数，自适应阈值T(x，y)。它是通过计算每个像素周围bxb大小的像素块的加权平均值，减去常数c得到的，其中b由blockSize给出，大小必须是奇数；如果用平均法，所有像素周围的权重都是一样的；如果用弱绿茶法，则(x，y)周围像素的权值是根据离中心点的距离，用弱绿茶方程得到的。

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