Android平台BoofCV的threshold()方法返回全黑图像问题

问题重现 #

执行以下代码进行图像处理时，阈值化后的输出图像为全黑：

Bitmap blurredBitmap = GaussianBlur.with(sApp.getApplicationContext()).radius(5).render(R.drawable.test_img_divider);
GrayU8 imageGray = ConvertBitmap.bitmapToGray(blurredBitmap,(GrayU8) null, null);
GrayU8 imageThreshold = GThresholdImageOps.threshold(imageGray, null, GThresholdImageOps.computeEntropy(imageGray, 0, 255), true);

Bitmap output = Bitmap.createBitmap(imageThreshold.width, imageThreshold.height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
ConvertBitmap.grayToBitmap(imageThreshold, output, null); // output is totally black.

各阶段图像：

• 原始图片：
• 高斯模糊后图片：
• 转灰度图后图片：
• 阈值化后全黑输出：

问题原因 #

核心问题出在GThresholdImageOps.threshold方法的最后一个参数invert：

• 当invert = true时，BoofCV会反转阈值化结果：高于阈值的像素设为0（黑色），低于阈值的设为255（白色）。
• 你的灰度图整体偏亮，通过computeEntropy计算出的熵阈值会非常低（接近0），导致几乎所有像素都高于阈值，反转后全部变为0，最终输出全黑图片。

解决方案 #

方案1：关闭反转功能 #

将阈值化方法的最后一个参数改为false，这样高于阈值的像素会保留为白色，低于的为黑色：

GrayU8 imageThreshold = GThresholdImageOps.threshold(imageGray, null, GThresholdImageOps.computeEntropy(imageGray, 0, 255), false);

方案2：手动指定阈值测试 #

如果熵阈值不适合当前场景，可以尝试手动设置阈值（比如针对偏亮的图，设置150-200左右的阈值），验证效果：

// 手动设置阈值为180，关闭反转
GrayU8 imageThreshold = GThresholdImageOps.threshold(imageGray, null, 180, false);

方案3：换用其他阈值计算方式 #

如果熵阈值法不适用当前图像的亮度分布，可以尝试Otsu阈值法，它更适合对比度明显的场景：

int otsuThreshold = GThresholdImageOps.computeOtsu(imageGray, 0, 255);
GrayU8 imageThreshold = GThresholdImageOps.threshold(imageGray, null, otsuThreshold, false);

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sher Mi