【计算机视觉】---阙值分割-爱代码爱编程
简介
计算机视觉中的阈值分割（Thresholding）是一种简单而常见的图像分割方法，用于将图像中的像素根据其灰度值进行分类，将其分为前景和背景。该方法基于一个阈值，将大于阈值的像素标记为前景，小于阈值的像素标记为背景。
1.灰度化
灰度化的目的是将彩色图像转换为仅包含灰度信息的图像，即每个像素只有一个灰度值，而不再包含红、绿、蓝三个通道的颜色信息。这样做的原因是，在很多情况下，只需要像素的灰度值来进行图像处理和分析，而不需要考虑颜色信息，这样可以简化处理过程并减少计算量。
# 将彩色图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
选择阈值
在选择阈值时，需要考虑图像的特点和应用需求。例如，可以根据图像的直方图形状、目标对象的亮度范围、背景噪声等因素来选择合适的阈值。同时，通过试验和调整阈值，观察分割结果的质量，并根据需要进行迭代优化。
# 应用Otsu's方法选择阈值
_, thresholded = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
总的来说，选择适当的阈值是一项具有挑战性的任务，需要综合考虑多个因素。不同的阈值选择方法适用于不同的图像和应用场景，根据具体情况选择最适合的方法是至关重要的。
分割图像
对于每个像素，将其与阈值进行比较。如果像素值大于阈值，则将其标记为前景；如果像素值小于阈值，则将其标记为背景。这将生成一个二值图像，其中前景像素被标记为白色（或值为1），背景像素被标记为黑色（或值为0）。具体详解点击链接。
阈值分割的优点是简单直观，计算速度快，适用于很多简单的图像分割任务。然而，它对光照变化和噪声敏感，对于复杂场景或具有多个前景和背景区域的图像可能不够准确。在这种情况下，可以考虑其他更复杂的分割算法，如基于边缘检测、区域生长或深度学习的方法。