在C++中使用OpenCV库将彩色图像转换为灰度图像,你可以按照以下步骤进行操作: 导入OpenCV库: 首先,你需要确保你的开发环境中已经安装了OpenCV库,并在代码中正确导入了相关的头文件。 cpp #include <opencv2/opencv.hpp> 读取彩色图像: 使用cv::imread函数读取一张彩色图像。这个函数会返回一个cv::Mat对象,...
// 计算 45 度灰度共生矩阵 void getGLCM45(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); // 计算 135 度灰度共生矩阵 void getGLCM135(VecGLCM &src, VecGLCM &dst, int imgWidth, int imgHeight); private: int m_grayLevel; // 将灰度共生矩阵划分为 grayLevel 个等级 }; 1. ...
image); // 在窗口中显示图片cvtColor(image, resImage, CV_RGB2GRAY);//把图片转化为灰度图 //把图片写入到图片中imwrite("C:\\Users\\lidabao\\Desktop\\Lena1.bmp", resImage);namedWindow("灰度图", WINDOW_AUTOSIZE); // 创建一个窗口imshow("灰度图", resImage); // 在窗口...
opencv 二值图转换为灰度图 图像阈值 在Opencv中调用threshold()函数: ret, dst = thresshould(src, thresh, maxval, typr) 1. 四个参数分别是: src 输入的原图 thresh 阈值 # 一般是127 maxval 指定最大阈值 #一般为255 type 指定二值化操作类型 二值化的类型有: THRESH_BINARY # 超过阈值取最大值,否...
首先，我们需要将彩色图片转化为灰度图。具体操作是加载图像并设置第二个参数为0，代码如下：IplImage* pImg = cvLoadImage("C:\\1.bmp", 0);这一步完成后，图像就已经是灰度图了。接下来，我们进行二值化处理，这一步通过cvThreshold函数实现。二值化设置阈值，将低于该阈值的像素设置为0，高于该...
imshow("【灰度图】", srcGray); //---【3】固定阈值分割--- //1 在这里使用图像的平均值作为阈值T Scalar T = mean(srcGray); Mat dst; dst = mythreshold(srcGray,T[0]); imshow("【固定阈值分割图】", dst); waitKey(0); return 0; } 1.1...
1图将转为灰度图 2将灰度图进行膨胀操作 3膨胀后的图再进行腐蚀操作 4 先膨胀后腐蚀后的图减去原灰度图再取反 5 将取反后的图使用归一化将白色背景修改贴近原图 实现效果 从上图中可以看到,最左边为原图转换的灰度图,中间图为去掉阴影后再归一化后的图,最右边是直接通过去掉阴影实现的图。
先进行灰度化，IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化，然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了，125那里是你所用的阈值，这就是最简单的二值化，你要用ostu，或者别的高级一点的，就要自己写函数了 ...
c、动态方式加载opencv add_library( opencv_java4 SHARED IMPORTED ) 这里的opencv_java4这个命名必须是这样,他其实是我们依赖的libopencv_java4.so去掉lib头去掉.so后缀留下的,用其他的名字比如随便命名opencv就会报libopencv.so找不到。这个要特别注意。
opencv人脸识别为什么需要将图片转为灰度图 opencv人脸识别原理,第十四节:人脸识别(一)LBPH人脸识别(cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create,cv2.face_FaceRecognizer.train,cv2.face_FaceRecognizer.predict)(二)EigenFace人脸识别(cv2.face.EigenFaceRecognizer_c