###### tags: `OpenCV`,`threshold`,`閾值`
# OpenCV 基礎篇-閾值(binary thresholding)

**二元影像-Binary Images**
* 灰階影像只有一層，但是每個pixel還是有256種值。
* 如果每個pixel，可以只有0和1，那就是二元影像。
* 圖像的閾值化旨在提取圖像中的目標物體，將背景以及噪聲區分開來。
* 通常會設定一個閾值T，通過T將圖像的像素分為兩類：
大於T的像素群和小於T的像素群。

**cv2.threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)**

第一個參數src 指原圖像，原圖像應該是灰度圖，只能輸入單通道圖像
第二個參數thresh 指用來對像素值進行分類的閾值(就是門檻值)
第三個參數maxval 指當像素值高於（有時是小於，根據type 來決定）閾值時應該被賦予的新的像素值，在二元閾值THRESH_BINARY和逆二元閾值THRESH_BINARY_INV中使用的最大值
第四個參數type 指根據閾值，不同的判定方法，這些方法包括以下五種類型：
　　　　cv2.THRESH_BINARY 超過閾值部分取maxval（最大值），否則取 0(比較常用)
　　　　cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY 的反轉
　　　　cv2.THRESH_TRUNC 大於閾值部分設為閾值，否則不變
　　　　cv2.THRESH_TOZERO 大於閾值部分不改變，否則設為零
　　　　cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO 的反轉



#THRESH_BINARY
import cv2
import numpy as np
img=np.random.randint(0,256,size=[4,5],dtype=np.uint8)
t,rst=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
print("img=\n",img)
print("t=",t)
print("rst=\n",rst)#大於127的變255(最亮)


#THRESH_BINARY_INV
import cv2
import numpy as np
img=np.random.randint(0,256,size=[4,5],dtype=np.uint8)
t,rst=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
print("img=\n",img)
print("t=",t)
print("rst=\n",rst)#大於127的變0(最暗)


#THRESH_TRUNC
import cv2
import numpy as np
img=np.random.randint(0,256,size=[4,5],dtype=np.uint8)
t,rst=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)
print("img=\n",img)
print("t=",t)
print("rst=\n",rst) #大於127的就變成127,其餘不變


import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
img = cv2.imread('sheep.jpg')
img_resize = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.5, fy=0.5) #原尺寸過大  調整一下尺寸
img2= cv2.cvtColor(img_resize, cv2.COLOR_BGR2RGB)

grayimage = cv2.cvtColor(img_resize, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, thresh1 = cv2.threshold(grayimage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, thresh2 = cv2.threshold(grayimage, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret, thresh3 = cv2.threshold(grayimage, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)     #超過閾值的都會被歸為一類 
ret, thresh4 = cv2.threshold(grayimage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, thresh5 = cv2.threshold(grayimage, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

#標題
titles = ['Origin Image', 'gray', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV'] 
#對應的圖
images = [img2, grayimage, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5] 

plt.rcParams['figure.figsize'] = [200, 100] 
plt.rcParams['font.size'] = 150
for i in range(7): # 畫7次
    plt.subplot(2, 4, i + 1)
    plt.imshow(images[i], cmap='gray')
    plt.title(titles[i])
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()