阈值分割算法的具体步骤 读取图像:首先,读取输入图像,并将其转换为灰度图像(如果图像不是灰度图像)。 设置阈值:选择一个适当的阈值,用于将图像分割成前景和背景。 应用阈值函数:使用cvThreshold函数对图像进行阈值分割。 保存或显示结果:将分割后的图像保存或显示出来。 C语言代码示例 以下是一个使用OpenCV的C语言接口...
adaptiveThreshold(img, dst2, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);//自动阈值分割,邻域均值 adaptiveThreshold(img, dst3, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);//自动阈值分割,高斯邻域 imshow("dst1", dst1); imshow("dst2", dst2); imshow("dst3", dst3)...
在不均匀照明或者灰度值分布不均的情况下,如果使用全局阈值分割, 那么得到的分割效果往往会很不理想。那么想到的策略是针对每一个位置的灰度值 设置一个对应的阈值, 而该位置阈值的设置也和其邻域有必然的关系。 在对图像进行平滑处理时,均值平滑、高斯平滑、中值平滑用不同规则计算出以当前像素为中心的邻域内的灰度...
voidcv::adaptiveThreshold(cv::InputArraysrc,// 输入图像cv::OutputArraydst,// 输出图像doublemaxValue,// 向上最大值intadaptiveMethod,// 自适应方法,平均或高斯intthresholdType// 阈值化类型intblockSize,// 块大小doubleC// 常量); cv::adaptiveThreshold()支持两种自适应方法,即cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_...
应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体)。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割 为了从一副图像中提取出我们需要的部分,应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较,并作出相应的判断。(注意:阈值的...
图像分割,英文名image segmentation,就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类: 基于阈值的分割方法 基于区域的分割方法 基于边缘的分割方法以及基于特定...
2. 自适应阈值分割(Adaptive Thresholding) 自适应阈值分割能根据图像的不同区域自动调整阈值,适用于光照不均的场景。 adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img,255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11,2) plt.imshow(adaptive_thresh, cmap='gray') ...
图像的阈值处理 图像的阈值分割:图像的二值化(Binarization) 阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界。 一、简单阈值 选取一个全局阈值,然后把图像分成非黑即白的二值图像。
阈值分割是指剔除图像内高于一定值或者低于一定值的像素点。例如,设定阈值为“127”,将图像内: l所有像素值大于127的像素点设为255 l所有像素值小于等于127的像素点设为0 通过上述方式,会得到一幅二值图像。如图6- 1所示,按照上述阈值分割方式将一副灰度图像处理为一幅二值图像,有效地实现了前景和背景的分离。