1.首先将彩色图像转化为灰度图像: (cv库中有直接读灰度图的操作,下面是算法思想,毕竟搞懂原理还是好一点) 灰度图像是指在RGB模型中,当R=G=B时,彩色表示一种灰度颜色,其中R(或G、B)的值叫做灰度值[1],灰度值的取值范围为0~255,其中灰度值为0时表示黑色,为255时表示白色,中间的值代表不同程度的灰色。将彩...
分别采用四种滤波器去噪点: blur() # 均值滤波 对图像进行卷积操作 boxFilter() # 方框滤波 当其normalize(归一化)参数设为一时,效果与blur一样 GaussianBlur # 高斯滤波 medianBlur # 中值滤波 使用lena图像试验操作效果为: 其中1 为blur ;2 为高斯滤波 ;3 为平均滤波 img1 = cv2.imread('lenaNoise.png')...
1,首先将图像转化为灰度图记为 A; 2,利用霍夫圆在 A 中检测最大的椭圆,然后在新的图像中创建相同半径的圆得到 B; 3,对灰度图和绘制圆的图像,应用OpenCV 的bitwise_and与运算,在原灰度图像 A 中提取只包含椭圆图像区域记为 C; 4,对图像 C 设置合适的阈值...
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 // Truncate values above 100. cvThreshol...
一、概述 案例: 1.加载一张彩色图片,并将彩色图像转换为灰度图像。 2.获取灰度图像和彩色图像的像素值 二、示例图 三、示例代码 //操作像素点 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespac
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...
//1.将图像转为灰度图Mat gray;cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);CvUtils::SetShowWindow(gray,"gray",0,30);imshow("gray", gray); //定义腐蚀和膨胀的结构化元素和迭代次数Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3));intiteration =9; ...
OpenCV数字图像处理基于C++:图像分割 1、基于阈值的分割 分割是一种常用的、传统的图像分割技术,因其实现简单、计算量小、性能比较稳定而成为图像分割中基本和应用广泛的分割技术。特别适合于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。不仅可以极大地压缩数据量,而且大大简化了分析和处理的步骤,是进行图像分析、特征提取与模...
1. 图像转灰度 2. 计算图像灰度直方图 3. 寻找直方图中两侧边界 4. 寻找直方图最大值 5. 检测是否最大波峰在亮的一侧,否则翻转 6. 计算阈值得到阈值T,如果翻转则255-T 左边为原图,通过直方图来看像素值分布,通过阈值保留,我们看右图发现前景被保留下来了所以为白色,背景就为黑色了。好的二值化方法就应该如右...