opencv做自适应二值化，用C++回复。

可以使用OpenCV的adaptiveThreshold函数来实现自适应二值化。以下是一个简单的C++示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读入灰度图像
    Mat dst;
    adaptiveThreshold(src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2); // 自适应二值化
    imshow("Input", src);
    imshow("Output", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像，第三个参数是二值化阈值，第四个参数是自适应方法（这里使用平均值法），第五个参数是二值化类型，第六个参数是块大小，第七个参数是常数C值。可以根据需要调整参数来获得更好的二值化效果。

相关问题

opencv 使用自适应阀值算法提高反向投影c++

反向投影是一种常用的计算图像中像素值与颜色直方图之间的关系的方法。自适应阈值算法可以帮助我们更好地提高反向投影的准确性，下面是使用OpenCV库实现的自适应阈值算法来提高反向投影的步骤：

1. 加载图像并转换为HSV颜色空间。

Mat img = imread("image.jpg");
Mat hsv;
cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

2. 创建一个3通道的全零图像，用于计算反向投影。

Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);

3. 定义直方图的参数，包括色调、饱和度和亮度的范围。

int hbins = 30, sbins = 32;
int histSize[] = { hbins, sbins };
float hranges[] = { 0, 180 };
float sranges[] = { 0, 256 };
const float* ranges[] = { hranges, sranges };
int channels[] = { 0, 1 };

4. 计算原始图像的直方图。

MatND hist;
calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(), hist, 2, histSize, ranges, true, false);

5. 归一化直方图。

normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());

6. 使用calcBackProject函数计算反向投影。

MatND backproj;
calcBackProject(&hsv, 1, channels, hist, backproj, ranges, 1, true);

7. 使用自适应阈值算法处理反向投影，得到二值化图像。

adaptiveThreshold(backproj, backproj, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);

8. 将二值化图像与原始图像进行按位与运算，得到最终的结果。

bitwise_and(img, backproj, dst);

完整的代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg");
    Mat hsv;
    cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);

    int hbins = 30, sbins = 32;
    int histSize[] = { hbins, sbins };
    float hranges[] = { 0, 180 };
    float sranges[] = { 0, 256 };
    const float* ranges[] = { hranges, sranges };
    int channels[] = { 0, 1 };

    MatND hist;
    calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(), hist, 2, histSize, ranges, true, false);

    normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    MatND backproj;
    calcBackProject(&hsv, 1, channels, hist, backproj, ranges, 1, true);

    adaptiveThreshold(backproj, backproj, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);

    bitwise_and(img, backproj, dst);

    imshow("Result", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

运行该程序，可以得到提高反向投影准确性的结果。

opencv c++图像二值化分割

在OpenCV中，可以使用threshold函数实现图像的二值化分割。这个函数的原型是：

double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type);

其中，src是输入图像，dst是输出的二值化图像，thresh是阈值，maxval是最大值，type是阈值类型。threshold函数会将输入图像中的像素值与设定的阈值进行比较，大于阈值的像素设置为最大值，小于阈值的像素设置为0，从而实现图像的二值化分割。

在OpenCV中，还提供了其他常用的图像二值化分割方法，包括最大类间方差法（OTSU）、固定化阈值以及自适应阈值。你可以根据具体需求选择适合的方法进行图像二值化分割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [C++ opencv简单图像的分割](https://blog.csdn.net/HWWH520/article/details/125057741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于opencv的c++图像处理（图像二值化）](https://blog.csdn.net/qq_40118285/article/details/126943293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]