上一篇文章，我們講解了圖像處理中的亮度和對比度的變化，這篇文章我們來做一個閾值函數(shù)。

最簡單的圖像分割方法

閾值是最簡單的圖像分割方法。

比如為了從下圖中分割出蘋果，我們利用前景與背景的灰度差值，通過設(shè)定一個閾值，對于該像素大于這個閾值時就以黑色表示，小于便以灰色表示。

五種閾值類型

和OpenCV一樣，我們將提供五種閾值類型，方便使用。

下面是原圖像的波形表示，縱坐標(biāo)表示像素點的灰度值大小，藍線是閾值大小。

公式表示是：

圖像表示是：

可見超過該閾值的就變成最大值（即255），否則變成最小值（也就是0）。我們需要一個函數(shù)來實現(xiàn)這個功能：
代碼如下:
var CV_THRESH_BINARY = function(__value, __thresh, __maxVal){
return __value > __thresh ? __maxVal : 0;
};

反二進制閾值化

公式表示是：

圖像表示是：

這個則反過來，超過閾值的變成最小值，否則變成最大值。函數(shù)實現(xiàn)是：

代碼如下:
var CV_THRESH_BINARY_INV = function(__value, __thresh, __maxVal){
return __value > __thresh ? 0 : __maxVal;
};

截斷閾值化

公式表示是：

圖像表示是：

可見這個是超過閾值的就被截斷。函數(shù)實現(xiàn)是：

代碼如下:
var CV_THRESH_TRUNC = function(__value, __thresh, __maxVal){
return __value > __thresh ? __thresh : 0;
};

閾值化為0

公式表示是：

圖像表示是：

這個則是小于閾值的都化為0處理。函數(shù)實現(xiàn)：

代碼如下:
var CV_THRESH_TOZERO = function(__value, __thresh, __maxVal){
return __value > __thresh ? __value : 0;
};

反閾值化為0

公式表示是：

圖像表示是：

這個則在超過閾值時候置為0，函數(shù)實現(xiàn)是：
代碼如下:
var CV_THRESH_TOZERO_INV = function(__value, __thresh, __maxVal){
return __value > __thresh ? 0 : __value;
};

閾值處理函數(shù)實現(xiàn)

然后我們做一個函數(shù)對整幅圖進行上面這幾種類型的閾值處理。
代碼如下:
var threshold = function(__src, __thresh, __maxVal, __thresholdType, __dst){
(__src && __thresh) || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type == "CV_GRAY"){
var width = __src.col,
height = __src.row,
sData = __src.data,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_GRAY),
dData = dst.data,
maxVal = __maxVal || 255,
threshouldType = __thresholdType || CV_THRESH_BINARY;

var i, j, offset;

for(i = height; i--;){
for(j = width; j--;){
offset = i * width + j;
dData[offset] = threshouldType(sData[offset], __thresh, maxVal);
}
}

}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}

return dst;
};

這個函數(shù)比較簡單，就是對每個像素點賦值為
代碼如下:
threshouldType(sData[offset], __thresh, maxVal)

返回的數(shù)值。

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