Python下opencv图像阈值处理的使用笔记

图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法。简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。我们前面说到，cv2.threshold函数是有两个返回值的，前面一直用的第二个返回值，也就是阈值处理后的图像，那么第一个返回值将会在这里用到。那么这里我们需要算法自己去寻找到一个阈值，而Otsu's就可以自己找到一个认为最好的阈值。那么经过Otsu's得到的那个阈值就是函数cv2.threshold的第一个参数了。一个实例如下：print ret2 得到的结果为122。