前言
，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：
图像表示是：
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;};
- 反二进制阈值化
公式表示是：
图像表示是：
这个则反过来，超过阈值的变成最小值，否则变成最大值。函数实现是：
var CV_THRESH_BINARY_INV = function(__value, __thresh, __maxVal){ return __value > __thresh ? 0 : __maxVal;};
- 截断阈值化
公式表示是：
图像表示是：
可见这个是超过阈值的就被截断。函数实现是：
var CV_THRESH_TRUNC = function(__value, __thresh, __maxVal){ return __value > __thresh ? __thresh : 0;};
- 阈值化为0
公式表示是：
图像表示是：
这个则是小于阈值的都化为0处理。函数实现：
var CV_THRESH_TOZERO = function(__value, __thresh, __maxVal){ return __value > __thresh ? __value : 0;};
- 反阈值化为0
公式表示是：
图像表示是：
这个则在超过阈值时候置为0，函数实现是：
var CV_THRESH_TOZERO_INV = function(__value, __thresh, __maxVal){ return __value > __thresh ? 0 : __value;};
阈值处理函数实现
然后我们做一个函数对整幅图进行上面这几种类型的阈值处理。
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;}; 这个函数比较简单，就是对每个像素点赋值为
threshouldType(sData[offset], __thresh, maxVal)返回的数值。
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