二进制阈值化是什么意思
2025-05-06 02:23:58
时光如梦
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二进制阈值化是图像处理中的一种基础操作，通过设定一个阈值将图像像素分为两类：大于阈值的像素设为255（白色），小于或等于阈值的像素设为0（黑色）。以下是具体说明：
一、基本原理
阈值设定
需先确定一个阈值（如127或255），作为像素分类的分界线。例如，灰度值大于127的像素设为255，其余设为0。
像素分类规则
- THRESH_BINARY：
灰度值 >
阈值 → 255（白色）
- THRESH_BINARY_INV：灰度值 ≤ 阈值 → 0（黑色）
二、应用场景
背景与前景分离
适用于背景与前景对比明显的图像，如文字识别、物体检测等。
边缘检测
二值化后图像边缘清晰，便于后续的边缘检测和轮廓提取。
三、示例说明
假设有灰度图像的像素矩阵为：
```
[100, 150, 200]
[50, 127, 175]
[255, 300, 255]
```
若阈值为127，则二值化后为：
```
[0, 255, 255]
[0, 0, 255]
[255, 255, 255]
```
（注：灰度值127.5通常归为0或255，具体取决于实现方式）
四、注意事项
全局阈值 vs 局部阈值
- 全局阈值：
整幅图像使用同一阈值，适合背景与前景对比强烈的场景。
- 局部阈值：不同区域使用不同阈值，适合光照不均匀的图像。
参数调整
阈值的选择需结合具体场景调整，可通过实验找到最优值。
二进制阈值化是图像预处理中简单而有效的手段，广泛应用于计算机视觉领域。
