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Java，OpenCV，圖像閾值分割，閾值化，二值閾值化、截?cái)嚅撝祷?/h2>
發(fā)布時(shí)間：2023-07-03 01:11:47 作者：網(wǎng)友整理

圖像閾值分割

圖像閾值分割，一種廣泛應(yīng)用的分割技術(shù)，利用圖像中要提取的目標(biāo)區(qū)域與其背景在灰度特性上的差異，把圖像看作具有不同灰度級(jí)的兩類區(qū)域（目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域）的組合，選取一個(gè)比較合理的閾值，以確定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)應(yīng)該屬于目標(biāo)區(qū)域還是背景區(qū)域，從而產(chǎn)生相應(yīng)的二值圖像。

閾值分割法的特點(diǎn)是：適用于目標(biāo)與背景灰度有較強(qiáng)對(duì)比的情況，重要的是背景或物體的灰度比較單一，而且總可以得到封閉且連通區(qū)域的邊界。

圖像分割

圖像顏色的零界點(diǎn)，圖像的分割基準(zhǔn)，基于此可完成圖像的二值化，圖像二值化可用于OCR成圖像的分割（也是最為簡(jiǎn)單的一種），這種分割是基于圖像像素值級(jí)別的差異，且一般的對(duì)象是灰度圖像。

圖像閾值的進(jìn)一步處理就是二值化，二值化包含但不限于“大于閾值為255，小于閾值為0”的處理模式。

OCR （Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）

OCR指電子設(shè)備（如掃描儀或數(shù)碼相機(jī)）檢查紙上打印的字符，通過(guò)檢測(cè)暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識(shí)別方法將形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過(guò)程，即：針對(duì)印刷體字符，采用光學(xué)的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點(diǎn)陣的圖像文件，并通過(guò)識(shí)別軟件將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式，供文字處理軟件進(jìn)一步編輯加工的技術(shù)。如何除錯(cuò)或利用輔助信息提高識(shí)別正確率，是OCR最重要的課題，ICR（Intelligent Character Recognition）的名詞也因此而產(chǎn)生。衡量一個(gè)OCR系統(tǒng)性能好壞的主要指標(biāo)有：拒識(shí)率、誤識(shí)率、識(shí)別速度、用戶界面的友好性，產(chǎn)品的穩(wěn)定性，易用性及可行性等。

閾值化

閾值化是一種將想要在圖像中分析的區(qū)域分割出來(lái)的方法，每個(gè)像素值都與一個(gè)預(yù)設(shè)的閾值做比較，再根據(jù)比較的結(jié)果調(diào)整像素值。

1、二值閾值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY

2、閾值化到零 -> Imgproc.THRESH_TOZERO

3、截?cái)嚅撝祷?-> Imgproc.THRESH_TRUNC

4、反轉(zhuǎn)二值閾值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY_INV

5、反轉(zhuǎn)閾值化到零 -> Imgproc.THRESH_TOZERO_INV

代碼案例

package com.what21.opencv01.demo04;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

/**
 * 圖像閾值分割（Imgproc.threshold）
 */
public class OpenCVThreshold {

    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }

    /**
     * -DJAVA.library.path=D:/Apps/MyTool/opencv/build/java/x64
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        Mat src = Imgcodecs.imread("D:/1.jpg");
        Imgcodecs.imwrite("D:/1-1.jpg", src);
        Mat dst = new Mat();
        Imgproc.threshold(src, dst, 100.0, 200.0, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);
        Imgcodecs.imwrite("D:/1-threshold_THRESH_BINARY_INV.jpg", dst);
        Imgproc.threshold(src, dst, 100.0, 200.0, Imgproc.THRESH_TRUNC);
        Imgcodecs.imwrite("D:/1-threshold_THRESH_TRUNC.jpg", dst);
        Imgproc.threshold(src, dst, 100.0, 200.0, Imgproc.THRESH_BINARY);
        Imgcodecs.imwrite("D:/1-threshold_THRESH_BINARY.jpg", dst);
        Imgproc.threshold(src, dst, 100.0, 200.0, Imgproc.THRESH_TOZERO);
        Imgcodecs.imwrite("D:/1-threshold_THRESH_TOZERO.jpg", dst);
        Imgproc.threshold(src, dst, 100.0, 200.0, Imgproc.THRESH_TOZERO_INV);
        Imgcodecs.imwrite("D:/1-threshold_THRESH_TOZERO_INV.jpg", dst);
    }

}