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C++ OpenCV基本阈值操作

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Vaccae
发布2019-07-24 13:04:30
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发布2019-07-24 13:04:30
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文章被收录于专栏:微卡智享

什么是阈值

  • 最简单的图像分割的方法。
  • 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:阈值的选取依赖于具体的问题。即:物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。
  • 一旦找到了需要分割的物体的像素点,我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。(例如:可以将该物体的像素点的灰度值设定为:‘0’(黑色),其他的像素点的灰度值为:‘255’(白色);当然像素点的灰度值可以任意,但最好设定的两种颜色对比度较强,方便观察结果)。

先上视频演示效果

视频内容

阈值化的类型:

  • OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: threshold 。
  • 这个函数有5种阈值化类型,在接下来的章节中将会具体介绍。
  • 为了解释阈值分割的过程,我们来看一个简单有关像素灰度的图片,该图如下。该图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。
二进制阈值化
  • 该阈值化类型如下式所示:
  • 解释:在运用该阈值类型的时候,先要选定一个特定的阈值量,比如:125,这样,新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255),灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。
反二进制阈值化
  • 该阈值类型如下式所示:
  • 解释:该阈值化与二进制阈值化相似,先选定一个特定的灰度值作为阈值,不过最后的设定值相反。(在8位灰度图中,例如大于阈值的设定为0,而小于该阈值的设定为255)。
截断阈值化
  • 该阈值化类型如下式所示:
  • 解释:同样首先需要选定一个阈值,图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值,小于该阈值的保持不变。(例如:阈值选取为125,那小于125的阈值不改变,大于125的灰度值(230)的像素点就设定为该阈值)。
阈值化为0
  • 该阈值类型如下式所示:
  • 解释:先选定一个阈值,然后对图像做如下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值全部变为0。
反阈值化为0
  • 该阈值类型如下式所示:
  • 解释:原理类似于0阈值,但是在对图像做处理的时候相反,即:像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变,而大于该阈值的部分,其灰度值全部变为0。

代码演示

新建一个项目opencv-0014,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.这次我们直接在第二个图片上加上一个TrackBar直接显示出来,然后再进行操作,其中定义了一个thresthold_value的值为TrackBar的初始值,然后写了定义一了个TrackbarEvent(int,void*)的事件用于关联Trackbar的,这次我们加载的图片是几何形状的图片

显示效果为

二值化阈值

基本步骤是要先把图片改为单通首的图像,即是灰度图,如果是彩色的三通道图二值化会有问题,然后把灰图的图像再进行二值化处理即可.

我们写一下TrackBarEvent的事件

运行起来效果

当修改阈值变小和变化后的分别效果

前面我们说过二值化阈值有五种类型,所以我们再在图像上加上一个TrackBar,用于改变不同类型显示的效果

在上面先增加一个类型的定义

然后再增加一个TrackBar,对应的事件还是我的TrackBarEvent()事件

然后再修改一下TrackBarEvent事件

显示效果如下:


-END-

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-05-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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