opencv区域划分
时间: 2023-09-10 14:14:03 浏览: 80
在OpenCV中,图像区域划分可以通过图像阈值化分割来实现。图像阈值化分割是一种基本操作,它按照灰度级对像素集合进行划分,使得每个子集形成一个与现实景物相对应的区域。这种分割方法计算简单、运算效率较高、速度快、性能较稳定,因此成为图像分割中最基本和应用最广泛的技术。
在OpenCV中,有两种常用的图像阈值化分割方法:全局阈值和自适应阈值。全局阈值方法将整个图像划分为两个区域,一个区域是目标,另一个区域是背景。该方法适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。自适应阈值方法根据图像的局部特征来确定阈值,可以处理目标和背景灰度变化较大的图像。在自适应阈值方法中,使用Otsu算法(大律法或最大类间方差法)来计算全局阈值,并根据该阈值进行二值化。
在OpenCV中,可以使用cvThreshold函数来进行全局阈值化分割。该函数接收灰度图像作为输入,并将像素值小于阈值的像素设为0,大于等于阈值的像素设为最大值。具体调用方式为cvThreshold(src, dst, threshold, max_value, threshold_type),其中src是输入图像,dst是输出图像,threshold是阈值,max_value是最大值,threshold_type是阈值类型。
另外,OpenCV还提供了cvAdaptiveThreshold函数来进行自适应阈值化分割。该函数首先使用Otsu算法计算出全局阈值,然后根据该阈值进行二值化。cvAdaptiveThreshold函数的调用方式为cvAdaptiveThreshold(src, dst, max_value, adaptive_method, threshold_type, block_size, param1),其中src是输入图像,dst是输出图像,max_value是最大值,adaptive_method是自适应方法(可选参数,默认为CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C),threshold_type是阈值类型(可选参数,默认为CV_THRESH_BINARY),block_size是块大小(可选参数,默认为3),param1是参数(可选参数,默认为5)。
综上所述,在OpenCV中,可以使用图像阈值化分割方法进行图像区域划分。具体使用全局阈值还是自适应阈值取决于图像的特点和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Opencv 图像分割: 阈值化分割 区域分割 边缘分割](https://blog.csdn.net/keen_zuxwang/article/details/72765070)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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