【Python/OpenCV】cv2.thresholdで単純な二値化処理を行う方法

Python版OpenCVの「cv2.threshold」もしくはNumPyで単純な二値化処理を実装する方法をソースコード付きで解説します。

単純二値化処理

本ページの内容は以下動画で解説しています。

二値画像は「色を0（黒）と1（白）の2階調（1bit）で表した画像」です。
ただし、デジタル画像処理では、二値化画像の画素値は0（黒）と255（白）の8ビットで表す方が一般的です。

画像を二値画像に変換することを二値化処理といい、ある閾値で画像を二値画像に変換します。
二値画像は物体の輪郭を抽出するなど、画像から情報を得るのに利用できます。

■二値画像変換の例（左からRGBカラー画像 → グレースケール画像 → 二値画像）
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二値化処理のポイントは、閾値の決め方にあります。
最も単純なのは、人が感覚的に閾値を設定する方法です。

今回は、Python言語で以下の2通りの方法で単純な2値化処理を実装してみました。

方法①・・・NumPyでアルゴリズムを書いて実装
方法②・・・cv2.thresholdで簡単に実装（1行で書けちゃうので楽チン）

ret, dst = cv2.threshold(src, threshold, max_value, threshold_type)

パラメータ名	説明
src	入力画像(グレースケール)
threshold	閾値
max_value	二値化したときの最大値（真っ白にするなら255）
threshold_type	使用する二値化手法（単純な二値化ならcv2.THRESH_BINARYを指定）
dst	出力画像

サンプルプログラムのソースコードです。

サンプルプログラムの実行結果です。

■入力画像（左）と出力画像（右）
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