// 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...
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。 代码实现 微卡智享...
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...
imshow("【函数固定阈值分割图】", dst); cv::threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, type ); //参数1:输入的灰度图像//参数2:输出图像 //参数3:进行阈值操作时阈值的大小 //参数4:设定的最大灰度值(该参数运用在二进制与反二进制阈值操作中) ...
1.3.1 OpenCV直接灰度化 下面的这种方法,在读取图片的时候,直接将图片转化为灰度化: 1 2 3 import cv2 img = cv2.imread(photo_file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 得到的img是一个函数。 1.3.2 OpenCV先读取再灰度化 下面的方法,先读取图片,然后再转化为灰度图。
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 ...
extern"C"__declspec(dllexport)voidDisplayGrayImage(constchar* imagePath); 在源文件中写入: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include"test.h" voidDisplayGrayImage(constchar* imagePath){ // 1. 读取图像 cv::Mat image = cv::imread(imagePath); ...
OpenCV是一个(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在学习过程中遇到问题最好的办法就是查询opencv官方文档。
#读取图像并转为灰度图 image=("") gray=(image, _BGR2GRAY) #阈值化处理 _, threshold=(gray,127,255, _BINARY) #查找轮廓 contours, _=(threshold, _EXTERNAL, _APPROX_SIMPLE) #遍历每个轮廓 forcontourincontours: #绘制轮廓 (image, [contour],-1, (0,255,0),2) #计算轮廓面积 area=(contour...