在Android上玩转Opencv 系列: 3.基础知识图像二值化（thresholding）在 Android 中使

在 Android 中使用 OpenCV 进行图像二值化（thresholding），使用 Imgproc.threshold 函数。这个函数将图像的灰度值按照指定的阈值进行分类，通常将像素分为两类：一种是符合条件的（通常为白色），另一种是不符合条件的（通常为黑色）。这是图像预处理中的常见操作，广泛用于特征提取、边缘检测、文字识别等任务。

Imgproc.threshold 函数

函数原型：

public static double threshold(Mat src, Mat dst, double thresh, double maxVal, int type)

参数说明：

• src：输入图像，必须是单通道的灰度图像（CV_8UC1）。如果输入图像是彩色图像，必须先将其转换为灰度图像。

• dst：输出图像，二值化后的图像。

• thresh：阈值，用于决定哪些像素应该变成 maxVal，哪些应该变成 0。

• maxVal：最大值。如果像素值大于或等于阈值 thresh，则像素值会被设置为 maxVal。

• type：阈值类型，定义了阈值化操作的方式。

阈值类型（type）：

Imgproc.threshold 支持不同的阈值类型，常见的类型如下：

Imgproc.THRESH_BINARY：二值化，如果像素值大于阈值，则将其设为 maxVal，否则设为 0。

• 公式：

2. Imgproc.THRESH_BINARY_INV：反二值化，如果像素值大于阈值，则将其设为 0，否则设为 maxVal。

• 公式：

Imgproc.THRESH_TRUNC：阈值截断，如果像素值大于阈值，则将其设为阈值 thresh，否则保持不变。

• 公式：

Imgproc.THRESH_TOZERO：如果像素值大于阈值，则保持不变，否则将其设为 0。

• 公式：

Imgproc.THRESH_TOZERO_INV：反转 THRESH_TOZERO，如果像素值大于阈值，则设为 0，否则保持不变。

返回值：

该函数返回应用阈值处理后的最大阈值。在大多数情况下，这个返回值可以忽略，但它可以用于某些特殊的算法（比如自适应阈值处理等）。

示例代码：

下面是一个在 Android 上使用 OpenCV 进行图像二值化的简单示例：

1. 导入 OpenCV 库并初始化

在 Android 项目中使用 OpenCV，首先确保你已经在 build.gradle 文件中添加了 OpenCV 的依赖，并初始化 OpenCV。

dependencies {
    implementation 'org.opencv:opencv-android:4.5.1'
}

在 MainActivity 中进行初始化：

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);

    if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
        Log.e("OpenCV", "OpenCV initialization failed.");
    } else {
        Log.d("OpenCV", "OpenCV initialization succeeded.");
    }
}

2. 读取图像并进行灰度化

假设我们有一个输入图像 src，我们需要先将其转换为灰度图像。接着应用阈值操作。

public void applyThreshold(Mat src) {
    // 将彩色图像转换为灰度图像
    Mat gray = new Mat();
    Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

    // 创建输出图像
    Mat dst = new Mat();

    // 应用二值化阈值处理
    double thresh = 128;  // 设置阈值
    double maxVal = 255;  // 设置最大值
    int type = Imgproc.THRESH_BINARY;  // 设置二值化类型

    // 应用阈值操作
    Imgproc.threshold(gray, dst, thresh, maxVal, type);

    // 显示结果
    Imgcodecs.imwrite("/sdcard/thresh_output.jpg", dst); // 将结果保存到文件
}

3. 解释

• Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY) ：将输入图像从 BGR 彩色图像转换为灰度图像。

• Imgproc.threshold：使用给定的阈值 thresh 对灰度图像进行二值化处理，生成二值图像 dst。在这个例子中，我们使用 Imgproc.THRESH_BINARY 类型，表示大于阈值的像素将变为白色（maxVal），小于阈值的像素将变为黑色（0）。

4. 应用不同的阈值类型

你可以尝试不同的阈值类型来获得不同的效果。例如，使用反二值化：

int type = Imgproc.THRESH_BINARY_INV;  // 使用反二值化

或者使用截断：

int type = Imgproc.THRESH_TRUNC;  // 使用阈值截断

总结：

Imgproc.threshold 是一个强大的函数，广泛用于图像二值化处理。它能够帮助你基于阈值将图像分为两部分，通常用于图像分割、特征提取和图像分析。在 Android 上使用 OpenCV 时，你只需要将图像转换为灰度图像，并选择合适的阈值类型来进行二值化处理。

在Android上玩转Opencv 系列: 3.基础知识 图像二值化（thresholding）

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