Javascript图像处理：阈值

前言

上一篇文章，我们讲解了图像处理中的亮度和对比度的变化，这篇文章我们来做一个阈值函数。

最简单的图像分割方法

阈值是最简单的图像分割方法。

比如为了从下图中分割出苹果，我们利用前景与背景的灰度差值，通过设定一个阈值，对于该像素大于这个阈值时就以黑色表示，小于便以灰色表示。

五种阈值类型

和OpenCV一样，我们将提供五种阈值类型，方便使用。

下面是原图像的波形表示，纵坐标表示像素点的灰度值大小，蓝线是阈值大小。

二进制阈值化

公式表示是：

texttt{dst} (x,y) = fork{texttt{maxVal}}{if $texttt{src}(x,y) > texttt{thresh}$}{0}{otherwise}

图像表示是：

Threshold Binary

可见超过该阈值的就变成最大值（即255），否则变成最小值（也就是0）。我们需要一个函数来实现这个功能：

var CV_THRESH_BINARY = function(__value, __thresh, __maxVal){
    return __value > __thresh ? __maxVal : 0;
};

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