Python 图像分割：阈值分割方法详解及代码示例

Python 图像分割：阈值分割方法详解及代码示例

阈值分割是一种简单但有效的图像分割技术，它根据像素值将图像划分为前景和背景。本文将详细介绍阈值分割的原理，并提供 Python 代码示例，演示如何使用 OpenCV 库中的 cv2.threshold() 函数实现阈值分割。

代码示例

以下是 Python 中基于阈值分割的图像分割代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 应用阈值分割
threshold_value, threshold_img = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原始图像和分割后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Thresholded Image', threshold_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码解释

1. 读取图像: 使用 cv2.imread() 函数读取图像，并将其转换为灰度图像。
2. 应用阈值分割: 使用 cv2.threshold() 函数执行阈值分割。该函数接受四个参数：
   • 输入图像: 需要进行分割的图像。
   • 阈值: 用于区分前景和背景的阈值。
   • 最大像素值: 超过阈值的像素将被设置为该值。
   • 阈值类型: 定义如何应用阈值。在本例中，我们使用 cv2.THRESH_BINARY，表示像素值高于阈值的像素被设置为最大值（255），低于阈值的像素被设置为 0。
3. 显示图像: 使用 cv2.imshow() 函数显示原始图像和分割后的图像。

总结

本文介绍了基于阈值分割的图像分割技术，并提供了 Python 代码示例，演示如何使用 OpenCV 库中的 cv2.threshold() 函数实现阈值分割。阈值分割是一种简单易行的图像分割方法，适用于各种图像处理任务。