什么是算子： 高等数学上册P2中有这样的描述，算子即映射。可理解为从图像中的离散像素点集合通过某种关系，映射到另一个集合即可。
对于图像处理中常见的分割，我这里做了个人的总结，同时，第三章主要以阈值分割为主，以及一些技巧的分享。在后面章节，会分享粘连物体的分割。
注意：只要是单通道图片，就能进行二值化。 这里的单通道图片主要以Gray灰度图为主，但是在一些检测当中，需要用到其他色彩空间某些单通道的图片进行分割（因为某通道特征可能更为明显，更好分割）。后文会贴上程序，如何分离一张图片所有色彩空间下所有单通道图片。
下面展示的是常用在单通道图片阈值分割的二值化算法
1.多种色彩空间RGB、BGR、HSV /HSB、HSL、YUV的基本简介
2.多种边缘检测算法（Sobel算子、Isotropic Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子）介绍及比较
3.图像二值化方法汇总
4.图像二值化
5.多阈值 OTSU 处理方法
6.大津二值化
7.《opencv算法精解》全书笔记
8.opencv手册4.0中文文档
# 作者：OpenCv机器视觉
# 时间：2023/1/5
# 功能：灰度、BGR像素直方图
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 绘制灰度直方图
def plot_demo(image):
"""
画灰度图直方图:
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图。
plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)
hist的参数非常多，但常用的就这五个，只有第一个是必须的，后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
range参数表示箱子的下限和上限。即横坐标显示的范围，范围之外的将被舍弃
"""
plt.hist(image.ravel(), 256, [0, 256],color="black") # image.ravel()#ravel函数功能是将多维数组降为一维数组,统计各个bin的频次，256：bin的个数，[0, 256]：范围
plt.show() # 和OpenCV中的想要的直方图不同
def image_hist(image):
"""
calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate]])
images参数表示输入图像，传入时应该用中括号[ ]括起来
channels参数表示传入图像的通道，如果是灰度图像，那就不用说了，只有一个通道，值为0，
如果是彩色图像（有3个通道），那么值为0,1,2,中选择一个，对应着BGR各个通道。这个值也得用[ ]传入。
mask参数表示掩膜图像。如果统计整幅图，那么为None。
主要是如果要统计部分图的直方图，就得构造相应的掩膜来计算。
histSize参数表示灰度级的个数，需要中括号，比如[256]
ranges参数表示像素值的范围，通常[0,256]。此外，假如channels为[0,1],ranges为[0,256,0,180],
则代表0通道范围是0-256,1通道范围0-180。
hist参数表示计算出来的直方图。
"""
color = ('blue', 'green', 'red') # 图像三通道
for i, color in enumerate(color):
hist = cv.calcHist([image], [i], None, [256], [0, 256]) # 绘制各个通道的直方图
plt.plot(hist, color=color) # 定义线的颜色
plt.xlim([0, 256]) # x轴的范围
plt.show()
src = cv.imread("img/1.png")
cv.namedWindow("input image",0)
cv.imshow("input image", src)
gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 灰度直方图
plot_demo(gray)
# BGR像素直方图
image_hist(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
图片特征分析：不需要颜色特征，所以直接对其灰度图分割即可。根据灰度像素直方图可得我们得阈值设置在40-125左右即可。
# 作者：OpenCv机器视觉
# 时间：2023/1/5
# 功能：简单阈值分割，自适应阈值分割、大津分割算法代码
import cv2 as cv
class GetBinary(object):
def __init__(self,img):
self.img = img
def threshed_fixed(self):
"""
:function:利用固定阈值进行二值化
:return:
"""
blurred = cv.blur(self.img, (5,5)) # 这里进行5x5卷积核的均值滤波处理
gray = cv.cvtColor(blurred,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,bin = cv.threshold(gray,100,255,cv.THRESH_BINARY)
return bin
def adaptive_threshold(self):
"""
:function:利用自适应局部二值化方法进行二值化
:return:
"""
blurred = cv.blur(self.img, (5,5)) # 这里进行5x5卷积核的均值滤波处理
gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)
bin = cv.adaptiveThreshold(src=gray,maxValue=255,adaptiveMethod=cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,thresholdType=cv.THRESH_BINARY,blockSize=31,C=1)
return bin
def threshed_otsus(self):
"""
:function:利用OTSU's二值化算法阈值进行二值化
:return:
"""
blurred = cv.blur(self.img, (5, 5)) # 这里进行5x5卷积核的均值滤波处理
gray = cv.cvtColor(blurred,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,bin= cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
return bin
img = cv.imread(".\\img\\1.png")
# 定义一个对象
get_binary = GetBinary(img)
# 调用对象中的方法
bin1 = get_binary.threshed_fixed() # 简单阈值分割
bin2 = get_binary.adaptive_threshold() # 自适应阈值分割
bin3 = get_binary.threshed_otsus() # 大津算法分割
cv.namedWindow("img",0)
cv.imshow("img",img)
cv.namedWindow("threshed_fixed",0)
cv.imshow("threshed_fixed",bin1)
cv.namedWindow("adaptive_threshold",0)
cv.imshow("adaptive_threshold",bin2)
cv.namedWindow("threshed_otsus",0)
cv.imshow("threshed_otsus",bin3)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
# 作者：OpenCv机器视觉
# 时间：2023/1/6
# 功能：获取HSV 、LAB、HIS、LUV、YUV色彩空间下各单通道图片
import cv2 as cv
import os
def split_all_chancel(img):
# 色彩空间转换
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
HSV = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
LAB = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2LAB)
HIS = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HLS)
LUV = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2LUV)
YUV = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2YCrCb)
# 对各图片通道进行拆分
bgr_b, bgr_g, bgr_r = cv.split(img)
hsv_h, hsv_s, hsv_v = cv.split(HSV)
lab_l, lab_a, lab_b = cv.split(LAB)
his_h, his_i, his_s = cv.split(HIS)
luv_l, luv_u, luv_v = cv.split(LUV)
yuv_y, yuv_u, yuv_v = cv.split(YUV)
return ([hsv_h, hsv_s, hsv_v,lab_l, lab_a, lab_b, his_h, his_i, his_s,luv_l, luv_u, luv_v,yuv_y, yuv_u, yuv_v,bgr_b, bgr_g, bgr_r,gray],
["hsv_h"," hsv_s", "hsv_v","lab_l", "lab_a", "lab_b", "his_h", "his_i", "his_s","luv_l", "luv_u", "luv_v","yuv_y", "yuv_u", "yuv_v","bgr_b","bgr_g","bgr_r","gray"])
# 原图片路径
img_path = ".\\img\\2.jpg"
img = cv.imread(img_path) # 读取图片
name = os.path.splitext(img_path)[0] # 图片文件名
extend_name = os.path.splitext(img_path)[-1] # 图片扩展名
if not os.path.exists(name): # 判断以图片名 为命名的文件夹是否存在
os.makedirs(name) # 不存在就创建文件夹，用于存放图片
# 调用分离通道函数
channels_imgs,channel_str = split_all_chancel(img)
for i, channels_img in enumerate(channels_imgs):
out_name = os.path.join(name,channel_str[i]+".png") # 保存路径，为图片相同路径下
print(out_name)
cv.imwrite(out_name, channels_img)
lower = np.array([35, 43, 46])
upper = np.array([77, 255, 255])
# 作者：OpenCv机器视觉
# 时间：2023/1/6
# 功能：根据HSV颜色分量表进行阈值分割识别
import cv2 as cv
import numpy as np
path = ".\\img\\2.jpg" # 图片位置
img = cv.imread(path) #读取图像
imgHsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #转换为HSV色彩空间
lower = np.array([35, 43, 46]) #定义低阈值
upper = np.array([77, 255, 255]) #定义高阈值
mask = cv.inRange(imgHsv,lower,upper) #获取分割掩膜图
imgResult = cv.bitwise_and(img,img,mask,mask=mask) # 将掩膜图与原图进行运算，白色区域目标显示为彩色效果
contours = cv.findContours(mask.copy(), cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] # 获取图片的轮廓
for c in contours: # 获取每个轮廓
x, y, w, h = cv.boundingRect(c)
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2 ) # 画外接矩形
cv.namedWindow("mask",0)
cv.imshow("mask",mask)
cv.namedWindow("img", 0)
cv.imshow("img", img)
cv.namedWindow("imghsv",0)
cv.imshow("imghsv", imgHsv)
cv.waitKey(0)
# 作者：OpenCv机器视觉
# 时间：2023/1/6
# 功能：通过鼠标感应，点击鼠标左键，获取该坐标的相关信息，可以是BGR值，可以是坐标，也可以是灰度值，这里是以HSV值为例，大家可以根据想法更改程序
import cv2 as cv
# 图片路径
img = cv.imread("img\\2.jpg")
def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) # 图片重新加载，用于刷新，保证上一步的显示内容不被显示
xy = "%d,%d" % (x, y)
print("坐标：",(x,y),"HSV值",hsv[y][x]) # hsv[y][x]因为图片第一个参数是高，第二个参数是宽
cv.putText(hsv, xy, (x, y), cv.FONT_HERSHEY_PLAIN,2, (0, 0, 255), thickness=2)
cv.imshow("HSV", hsv)
hsv = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2HSV) # 色彩空间转换
cv.namedWindow("HSV",0)
cv.setMouseCallback("HSV", on_EVENT_LBUTTONDOWN)
cv.imshow("HSV", hsv)
cv.waitKey(0)
# 作者：OpenCv机器视觉
# 时间：2023/1/6
# 功能：借助滑动条进行颜色识别
import cv2 as cv
import numpy as np
path = ".\\img\\2.jpg" # 图片位置
def empty():
pass
cv.namedWindow("TrackBars",0)
cv.createTrackbar("Hue Min","TrackBars",0,179,empty)
cv.createTrackbar("Hue Max","TrackBars",179,179,empty)
cv.createTrackbar("Sat Min","TrackBars",0,255,empty)
cv.createTrackbar("Sat Max","TrackBars",255,255,empty)
cv.createTrackbar("Val Min","TrackBars",0,255,empty)
cv.createTrackbar("Val Max","TrackBars",255,255,empty)
while True:
# 获取滑动条参数值
h_min = cv.getTrackbarPos("Hue Min","TrackBars")
h_max = cv.getTrackbarPos("Hue Max", "TrackBars")
s_min = cv.getTrackbarPos("Sat Min", "TrackBars")
s_max = cv.getTrackbarPos("Sat Max", "TrackBars")
v_min = cv.getTrackbarPos("Val Min", "TrackBars")
v_max = cv.getTrackbarPos("Val Max", "TrackBars")
img = cv.imread(path) #读取图像
print("lower = np.array("+str([h_min,s_min,v_min])+")")
print("upper = np.array("+str([h_max,s_max,v_max])+")")
imgHsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) #转换为HSV色彩空间
lower = np.array([h_min,s_min,v_min]) #定义低阈值
upper = np.array([h_max,s_max,v_max]) #定义高阈值
mask = cv.inRange(imgHsv,lower,upper) #获取灰度图
imgResult = cv.bitwise_and(img,img,mask,mask=mask) #目标显示RGB
# 对识别后的图像进行框选
area = [] # 定义一个列表来图片的面积
contours = cv.findContours(mask.copy(), cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0] # 获取图片的轮廓 ,不同python有的索引值是0，有的是1
if h_min>0 or v_min>0 or s_min>0 or h_max<180 or s_max<255 or v_max<255: # 当检测到有拖动的时候再开始轮廓的面积计算，因为有的图片初始化没有发现轮廓，计算面积就会报错，
for c in contours: # 获取每个轮廓
if cv.contourArea(c)>10: # 进行滤波，将一些太小的噪点过滤掉
x, y, w, h = cv.boundingRect(c)
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2 ) # 画外接矩形
cv.namedWindow("mask",cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("mask",mask)
cv.namedWindow("img", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("img", img)
cv.waitKey(1)
视频4.2 滑动条识别效果
本章节主要内容为阈值分割
1)提到了图像分割方法;
2)常用的二值化方法、如何根据需求进行通道分类，进行阈值分割
3）推荐了颜色识别当中最好用的滑动条工具。
4）以及个人整理的源代码
本文没有详细介绍原理，多为个人学习总结，底层原理内容多以超链接形式供大家选择阅读。因个人总结可能有点漏缺，如有错误地方欢迎大家批评指正。原创不易，如果大家觉得文章不错，欢迎点赞收藏！！！
1.理论系列:
第一章：pycharm、anaconda、opencv、pytorch、tensorflow、paddlex等环境配置大全总结【图像处理py版本】
第二章：OpenCv算法的基本介绍与应用
第三章：OpenCv图片、视频读写操作与基本应用
==》第四章：OpenCv阈值分割/二值化（单通道、多通道图片）总结
2.项目系列:
项目一：四六级改卷系统
项目二：实战篇：粘连物体分割——利用几何分割实现瓶盖分割检测
项目三：实战篇：粘连物体分割——利用几何分割实现硬币分割检测
项目四：实战篇：粘连物体分割——利用几何分割实现细胞分割检测
项目五：实战篇：粘连物体分割——利用分水岭算法实现糖豆分割检测