opencv中阈值函数的返回值

我使用opencv 2.4.9函数“threshold”应用Otsu阈值方法

根据opencv文档：

特殊值THRESH_OTSU可与上述值之一组合。在这种情况下，函数使用大津算法确定最佳阈值，并使用它代替指定的阈值。该函数返回计算出的阈值。目前，大津的方法仅用于8位图像

对于我的测试图像函数，返回值为49

49代表什么

如何将其用于进一步的阈值化操作，如掩蔽没有小于阈值的白色像素的行

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值49意味着使用阈值49对图像进行阈值化，将获得基于大津方法的最佳结果。

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如果我正确理解了你的第二个问题，那么将这个49值应用于阈值的方法是逐像素迭代灰度图像，并将0指定给强度高于49的像素，将255指定给强度低于49的像素，反之亦然。

如何使“白像素小于阈值”？我使用的是从opencv阈值函数获得的二值图像。这是否意味着在获得阈值后，我需要应用除Otsu之外的阈值操作，因为opencv函数忽略了第三个参数，即当它是Otsu阈值时的阈值？同样，对于第二个问题，尝试了两种方法来使用返回的阈值，如下所示：1。正如阿门所建议的，计算每行的像素数，并屏蔽那些白色像素数不小于阈值的行。2.将阈值视为行的指示，该行可用于计算用于阈值运算的白色像素数。（不确定理解是否正确）第二种方法比第一种方法能更好地识别边缘。阈值是一种识别“灰度”区域的技术，在灰度图像中，每个像素有一个0-255之间的值，而RGB图像中每个像素有3个值，每个值代表三种颜色中的一种，因此，在获得大津编号后，您需要按照答案中所述设置每个像素的阈值。现在你所说的白色像素是什么意思？为了澄清，我想我使用的是相同的逻辑。关于白色像素，我使用opencv阈值函数将灰色图像转换为只有黑白像素的二值图像。这里是对threshold的调用：threshold（灰度图像，灰度图像，0，255，CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU）；然后呢？您应该期望在阈值化后看到仅包含白色和黑色的二值图像。