图像阈值分割

图像阈值分割，一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域（目标区域和背景区域）的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。

阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。

图像分割

图像颜色的零界点，图像的分割基准，基于此可完成图像的二值化，图像二值化可用于OCR成图像的分割（也是最为简单的一种），这种分割是基于图像像素值级别的差异，且一般的对象是灰度图像。

图像阈值的进一步处理就是二值化，二值化包含但不限于“大于阈值为255，小于阈值为0”的处理模式。

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）

OCR指电子设备（如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，即：针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

阈值化

阈值化是一种将想要在图像中分析的区域分割出来的方法，每个像素值都与一个预设的阈值做比较，再根据比较的结果调整像素值。

1、二值阈值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY

2、阈值化到零 -> Imgproc.THRESH_TOZERO

3、截断阈值化 -> Imgproc.THRESH_TRUNC

4、反转二值阈值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY_INV

5、反转阈值化到零 -> Imgproc.THRESH_TOZERO_INV

代码案例

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;

/**
 * 图像阈值分割（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);
    }

}

1.jpg

1-threshold_THRESH_BINARY.jpg

1-threshold_THRESH_BINARY_INV.jpg

1-threshold_THRESH_TOZERO.jpg

1-threshold_THRESH_TOZERO_INV.jpg

1-threshold_THRESH_TRUNC.jpg