AHK调用opencv（十四）图像阈值 – ahk_v2_beta3

简单阈值法

此方法是直截了当的。如果像素值大于阈值，则会被赋为一个值（可能为白色），否则会赋为另一个值（可能为黑色）。使用的函数是 cv.threshold。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是 maxval，它表示像素值大于（有时小于）阈值时要给定的值。opencv 提供了不同类型的阈值，由函数的第四个参数决定。不同的类型有：

cv::ThresholdTypes {
  cv::THRESH_BINARY = 0,
  cv::THRESH_BINARY_INV = 1,
  cv::THRESH_TRUNC = 2,
  cv::THRESH_TOZERO = 3,
  cv::THRESH_TOZERO_INV = 4,
  cv::THRESH_MASK = 7,
  cv::THRESH_OTSU = 8,
  cv::THRESH_TRIANGLE = 16
}

CV_THRESH_BINARY转化结果如图：

AHK调用opencv（十四）图像阈值 – ahk_v2_beta3

SetWorkingDir A_ScriptDir

hOpencv := DllCall("LoadLibrary", "str", "opencv_world455.dll", "ptr")
hOpencvCom := DllCall("LoadLibrary", "str", "autoit_opencv_com455.dll", "ptr")
DllCall("autoit_opencv_com455.dll\DllInstall", "int", 1, "wstr", A_IsAdmin = 0 ? "user" : "", "cdecl")

cv := ComObject("OpenCV.cv")

img := cv.imread("2.png")
img_grey := cv.cvtColor(img, CV_COLOR_BGR2GRAY:=6)
cv.threshold(img_grey, 100, 255, CV_THRESH_BINARY:=0, img)

cv.imshow("Image", img)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

自适应阈值

在前一节中，我们使用一个全局变量作为阈值。但在图像在不同区域具有不同照明条件的条件下，这可能不是很好。在这种情况下，我们采用自适应阈值。在此，算法计算图像的一个小区域的阈值。因此，我们得到了同一图像不同区域的不同阈值，对于不同光照下的图像，得到了更好的结果。

cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 阈值是指邻近地区的平均值。
cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 阈值是权重为高斯窗的邻域值的加权和。

AHK调用opencv（十四）图像阈值 – ahk_v2_beta3

SetWorkingDir A_ScriptDir

hOpencv := DllCall("LoadLibrary", "str", "opencv_world455.dll", "ptr")
hOpencvCom := DllCall("LoadLibrary", "str", "autoit_opencv_com455.dll", "ptr")
DllCall("autoit_opencv_com455.dll\DllInstall", "int", 1, "wstr", A_IsAdmin = 0 ? "user" : "", "cdecl")

cv := ComObject("OpenCV.cv")

img := cv.imread("2.png")
img_grey := cv.cvtColor(img, CV_COLOR_BGR2GRAY:=6)
th := cv.adaptiveThreshold(img_grey, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:=0, CV_THRESH_BINARY:=0, 11, 2)

cv.imshow("Image", th)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

Otsu二值化

AHK调用opencv（十四）图像阈值 – ahk_v2_beta3

SetWorkingDir A_ScriptDir

hOpencv := DllCall("LoadLibrary", "str", "opencv_world455.dll", "ptr")
hOpencvCom := DllCall("LoadLibrary", "str", "autoit_opencv_com455.dll", "ptr")
DllCall("autoit_opencv_com455.dll\DllInstall", "int", 1, "wstr", A_IsAdmin = 0 ? "user" : "", "cdecl")

cv := ComObject("OpenCV.cv")

img := cv.imread("2.png")
img_grey := cv.cvtColor(img, CV_COLOR_BGR2GRAY:=6)
cv.threshold(img_grey, 100, 255, CV_THRESH_BINARY:=0 | CV_THRESH_OTSU:=8, img)

cv.imshow("Image", img)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

天黑版opencv_ahk.dll使用（改变了调用方式，优化速度…）

cv2.ahk和log.ahk来自社区群友zzZ…

可以用文件中的天黑版的v2h版ahk运行。

示例：图像阈值

#Dllload lib
#DllLoad opencv_ahk.dll
#include <cv2>
#include <log>
SetWorkingDir A_ScriptDir

;初始化opencv模块
cv := ObjFromPtr(DllCall('opencv_ahk.dll\opencv_init', 'ptr', DllCall(A_AhkPath '\ahkGetApi', 'ptr'), 'cdecl ptr'))
img := cv.imread("image/lena.png")

;简单阈值法
cv.cvtColor(img, img_gray := cv.MAT(), cv2.CV_COLOR_BGR2GRAY)
cv.threshold(img_gray, threshold1 := cv.MAT(), 100, 255, cv2.CV_THRESH_BINARY)
cv.imshow("threshold1", threshold1)

;自适应阈值
cv.adaptiveThreshold(img_gray, threshold2 := cv.MAT(), 255, cv2.CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.CV_THRESH_BINARY, 11, 2)
cv.imshow("threshold2", threshold2)

;otsu二值化
cv.threshold(img_gray, threshold3 := cv.MAT(), 100, 255, cv2.CV_THRESH_BINARY | cv2.CV_THRESH_OTSU)
cv.imshow("threshold3", threshold3)

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

有错误请联系我改正！

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