圖像閾值分割

圖像閾值分割，一種廣泛應用的分割技術，利用圖像中要提取的目標區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的兩類區域（目標區域和背景區域）的組合，選取一個比較合理的閾值，以確定圖像中每個像素點應該屬于目標區域還是背景區域，從而產生相應的二值圖像。

閾值分割法的特點是：適用于目標與背景灰度有較強對比的情況，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域的邊界。

圖像分割

圖像顏色的零界點，圖像的分割基準，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（也是最為簡單的一種），這種分割是基于圖像像素值級別的差異，且一般的對象是灰度圖像。

圖像閾值的進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，光學字符識別）

OCR指電子設備（如掃描儀或數碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程，即：針對印刷體字符，采用光學的方式將紙質文檔中的文字轉換成為黑白點陣的圖像文件，并通過識別軟件將圖像中的文字轉換成文本格式，供文字處理軟件進一步編輯加工的技術。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是OCR最重要的課題，ICR（Intelligent Character Recognition）的名詞也因此而產生。衡量一個OCR系統性能好壞的主要指標有：拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產品的穩定性，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域分割出來的方法，每個像素值都與一個預設的閾值做比較，再根據比較的結果調整像素值。

1、二值閾值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY

2、閾值化到零 -> Imgproc.THRESH_TOZERO

3、截斷閾值化 -> Imgproc.THRESH_TRUNC

4、反轉二值閾值化 -> Imgproc.THRESH_BINARY_INV

5、反轉閾值化到零 -> 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);
    }

}