使用OpenCV函数cv::threshold执行基本阈值操作 理论 为了区分我们感兴趣的像素和其他像素,我们根据阈值对每个像素强度值进行比较。 一旦我们正确地分离了重要的像素,我们就可以用一个确定的值来设置它们来识别它们(即我们可以给它们分配一个0(黑色),255(白色)或任何适合你需要的值)。 应用: 原图 二值化 表达公式: ...
src= cv::imread("D:/bb/tu1/1.png",0);//以灰度形式载入图像intc=src.channels();//返回值是1 是灰色图像std::cerr<<"c="<<c<<std::endl; std::cerr<<src<<std::endl;//255是白色部分的值;138是红色部分值;98是蓝色部分值cv::namedWindow("src"); imshow("src",src); cv::threshold( ...
1.C版本的: 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold,double max_value, int threshold_type ); src,dst: 不必多说,其要求类型一致性; threshold:需要设置的阈值,当像素值大于某个数字时,设定一个值,否则为另外一个值。(二值化~) max_value:最大值; threshold_typ...
OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。 故而我们选择学习OpenCV,我们来一步步的学习OpenCV。 cv2.threshold 语法: cv2.threshold (src, thresh, maxval, type) 参数: ...
int c=src.channels(); //返回值是1 是灰色图像 std::cerr<<"c="<<c<<std::endl; std::cerr<<src<<std::endl; //255是白色部分的值;138是红色部分值;98是蓝色部分值 cv::namedWindow("src"); imshow("src",src); cv::threshold( src, dst, 98, 255,0 ); ...
thresholdType:阈值化类型 blockSize:窗口尺寸 C:为一整数,减去该整数来对阈值进行微调 3、thresholding.otsu—图像最大类间方差阈值化处理 函数原型:thresholding.otsu(src) src:图像矩阵 4、thresholding.rc—图像Riddler-Calvard阈值化处理 函数原型:thresholding.rc(src) src:图像矩阵 二、实例演练 1、图像二值化...
window_name, &threshold_value, max_value, Threshold_Demo ); /// 初始化自定义的阈值函数 Threshold_Demo( 0, 0 ); /// 等待用户按键。如果是ESC健则退出等待过程。 while(true) { int c; c = waitKey( 20 ); if( (char)c == 27 ) { break; } ...
目录一、OpenCV-阀值操作1.1阀值操作函数threshold1.2threshold的操作类型1.3Otsu算法二、样例开发2.1 Makefile2.2 main.cpp2.3 运行效果三、OpenCV-自适应阀值操作 3.1 自适应阀值操作函数-adaptiveThreshold3.2 样例开发一、Ope opencv inRange阈值 opencv 计算机视觉 ...
第opencv函数threshold、adaptiveThreshold、Otsu二值化的实现maxval:当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 thresh_type:阈值的计算方法,包含以下2种类型:cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C;cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C. type:二值化操作的类型,与固定阈值函数相同,包含以下5种类型:cv2.THRESH_...
threshold_type 阈值类型(见讨论) 函数cvThreshold对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。(cvCmpS也可以达到此目的)或者是去掉噪声,例如过滤很小或很大象素值的图像点。本函数支持的对图像取阈值的方法由threshold_type确定: threshold_type=CV_THRESH_BINARY: dst(x,y...