opencv threshold二值化原理
时间: 2023-10-27 13:05:02 浏览: 73
Opencv threshold二值化原理 :
二值化是图像处理中最基本的操作之一,其主要目的是将一副灰度图像转变成一幅二值图像。在OpenCV中,可以通过threshold函数实现二值化操作。
threshold函数的基本用法是:
cv.threshold(src, thresh, maxval, type)
其中,src表示原始图像,thresh表示阈值,maxval表示设定像素值的最大值,type表示二值化类型。需要注意的是,在使用threshold函数时,原始图像必须是灰度图像。
常用的二值化类型有以下几种:
cv.THRESH_BINARY:二值化类型,大于阈值的像素值设为maxval,小于等于阈值的像素值设为0。
cv.THRESH_BINARY_INV:反二值化类型,大于阈值的像素值设为0,小于等于阈值的像素值设为maxval。
cv.THRESH_TRUNC:截断类型,大于阈值的像素值设为阈值,小于等于阈值的像素值保持不变。
cv.THRESH_TOZERO:零值类型,大于阈值的像素值保持不变,小于等于阈值的像素值设为0。
cv.THRESH_TOZERO_INV:反零值类型,大于阈值的像素值设为0,小于等于阈值的像素值保持不变。
通过调整阈值和maxval的值,可以实现不同的二值化效果,可以根据实际需求进行设置。
希望以上内容能对你有所帮助!
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opencv大津法二值化原理
OpenCV是一个流行的计算机视觉库,提供了许多图像处理和分析的函数。在OpenCV中,也提供了对大津法的支持,用于图像的自适应阈值二值化。
大津法在OpenCV中的实现原理如下:
1. 首先,将待处理的图像转换为灰度图像,如果已经是灰度图像则可以跳过这一步。
2. 调用OpenCV中的`cv::threshold`函数,该函数接受灰度图像作为输入。
3. 在`cv::threshold`函数中,使用`cv::THRESH_OTSU`作为阈值类型参数。这将告诉OpenCV使用大津法来确定最佳阈值。
4. `cv::threshold`函数将自动计算最佳阈值,并将图像分割成目标和背景两部分。
5. 函数返回二值化后的图像。
通过使用OpenCV中的`cv::threshold`函数,并指定阈值类型为`cv::THRESH_OTSU`,可以方便地实现大津法二值化。这样就能实现图像的自适应阈值分割,从而得到二值化的图像。
opencv c++ 二值化
在OpenCV库中,二值化是一种图像处理技术,通常用于将灰度图像转换为黑白两色(二进制)图像。这一步骤有助于简化图像分析,突出重要的特征或者去除噪声。在C++中,可以使用`cv::threshold()`函数来进行二值化操作。
以下是基本步骤:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat img; // 假设img是一个已经读取的灰度图像
cv::Mat binaryImage;
// 定义阈值范围,比如0-127对应白色,128及以上对应黑色
double thresholdValue = 128;
cv::THRESH_BINARY, // 使用二值化方法
toZero, // 输出图像小于阈值的地方变为0,大于等于阈值的地方不变
binaryImage, // 输出结果
thresholdValue); // 阈值
imshow("Original Image", img);
imshow("Binary Image", binaryImage);
waitKey();
```
在这个例子中,`cv::THRESH_BINARY`表示简单的二值化,`toZero`意味着像素低于阈值的地方设置为黑色(即0)。你可以调整阈值、二值化方法(如`cv::THRESH_BINARY_INV`反相等)来适应特定的应用需求。