opencv彩色二值化

时间: 2023-11-04 15:54:40 浏览: 80

opencv的二值化程序

5星 · 资源好评率100%

### opencv的二值化程序知识点解析 #### 一、简介在计算机视觉与图像处理领域，二值化是将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像的过程。这一技术常用于文本识别、条形码读取等场景，因为二值化后的图像能够简化后续的分析过程。本篇文章将详细介绍如何使用OpenCV库来实现图像的二值化，并对给出的代码进行深入解析。 #### 二、OpenCV介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了一系列的功能，如图像和视频捕获、图像处理、特征检测和识别等，被广泛应用于各种计算机视觉应用中。 #### 三、二值化的原理与方法 1. **基本原理**：二值化的基本思想是根据一定的阈值将图像中的像素点划分为前景和背景两类。 2. **方法分类**： - **全局阈值**：选择一个固定的阈值来进行二值化。 - **自适应阈值**：根据局部区域的情况自动调整阈值。 - **基于直方图的方法**：通过分析图像的灰度直方图来确定最佳阈值，如大津法（Otsu’s method）。 #### 四、大津法（Otsu’s method）大津法是一种常用的自动阈值选择方法，其核心在于寻找一个最优阈值，使得前景与背景之间的类间方差最大。这种方法适用于具有双峰分布的图像。 #### 五、代码解析 1. **预处理**： ```cpp #include<iostream.h> #include<math.h> #include<cv.h> #include<highgui.h> #include<stdio.h> #include<windows.h> ``` 这里包含了必要的头文件，用于实现图像处理功能。其中`<highgui.h>`提供了加载和显示图像的功能。 2. **关键函数：otsu()** ```cpp void otsu(IplImage *A, IplImage *B) { //...函数实现... } ``` `otsu()`函数实现了大津法二值化的核心逻辑。 3. **计算直方图** ```cpp for (int i = 0; i < hei; i++) { for (int j = 0; j < wid; j++) { for (int k = 0; k < 256; k++) { if (((uchar*)(A->imageData + A->widthStep * i))[j] == k) { h[k]++; } } } } ``` 首先计算输入图像的灰度直方图，这里`h[256]`存储了每个灰度级的像素数量。 4. **计算概率和均值** ```cpp for (int i = 0; i < 256; i++) p[i] = h[i] / double(N); int T = 0; double uT, thegma2fang; double thegma2fang_max = -10000; for (int k = 0; k < 256; k++) { u[k] = 0; w[k] = 0; for (int i = 0; i <= k; i++) { u[k] += i * p[i]; w[k] += p[i]; } for (int i = 0; i < 256; i++) uT += i * p[i]; thegma2fang = (uT * w[k] - u[k]) * (uT * w[k] - u[k]) / (w[k] * (1 - w[k])); if (thegma2fang > thegma2fang_max) { thegma2fang_max = thegma2fang; T = k; } } ``` 此段代码计算了每个可能阈值下的类间方差，从中选取了使类间方差最大的阈值作为最终阈值。 5. **二值化操作** ```cpp for (int i = 0; i < hei; i++) { for (int j = 0; j < wid; j++) { if (((uchar*)(A->imageData + A->widthStep * i))[j] > T) ((uchar*)(B->imageData + B->widthStep * i))[j] = 255; else ((uchar*)(B->imageData + B->widthStep * i))[j] = 0; } } ``` 最后根据找到的最佳阈值`T`对图像进行二值化处理。 6. **主函数main()** ```cpp int main(int argc, char** argv) { const char *filename = argc >= 2 ? argv[1] : "D:\\lean.bmp"; IplImage *InPut = cvLoadImage(filename, 0); IplImage *OutPut = cvCreateImage(cvSize(InPut->width, InPut->height), IPL_DEPTH_8U, 1); hei = InPut->height; wid = InPut->width; otsu(InPut, OutPut); cvNamedWindow("Resource", 1); cvShowImage("Resource", InPut); cvNamedWindow("Result", 1); cvShowImage("Result", OutPut); cvWaitKey(0); return 0; } ``` 主函数中首先加载了一张图像，并创建了一个与输入图像尺寸相同的空白图像用于保存结果。接着调用`otsu()`函数进行二值化处理，并展示了原始图像与处理后的图像。 #### 六、总结本文介绍了如何使用OpenCV实现图像的二值化处理，并重点解析了大津法的应用。通过理解并掌握这些基本概念和技术，可以帮助读者更好地理解和应用图像处理技术。此外，实际编程时还需要注意代码的优化和效率问题，例如可以考虑使用多线程来加速图像处理的速度。

引用:彩色图像的二值化可以通过以下步骤来实现： 1. 使用cv2.imread()函数读取彩色图片。 2. 将图片的通道顺序从BGR转换为RGB以适应matplotlib.pyplot接口的要求。 3. 使用cv2.cvtColor()函数将彩色图片转换为灰度图像。 4. 使用cv2.threshold()函数进行二值化处理，设定阈值进行像素分割。 5. 使用matplotlib.pyplot.imshow()函数显示二值化后的图像。请注意，在代码中，需要将plt.imshow()函数的输出注释掉，取消注释cv2.imshow()函数的输出。

阅读全文

opencv彩色二值化

相关推荐

opencv二值化程序

opencv 打开彩色图像_灰度图_二值化

python+opencv图像二值化处理

BinarizerSample_Opencv图形二值化C#Demo_源码

opencv彩色图像灰度化的问题

彩色图像二值化（python&OpenCV）

Python OpenCV彩色图像二值化深度解析与实例

C#实现Opencv图形二值化处理教程及Demo源码

OpenCV图像二值化性能优化秘籍：加速图像处理流程，提升效率

【OpenCV图像二值化宝典】：从入门到精通，打造清晰图像世界

OpenCV图像二值化在文本识别中的应用：从OCR到文档分析，助力信息数字化

OpenCV图像二值化在工业自动化中的应用：机器人视觉与质量控制，提升工业生产效率

opencv 图像二值化

vb.net 利用opencv进行二值化

opencv 储存二值化数据到数组

opencv图像二值化，添加滑块调节阈值，使用C++

C# OPENCV 二值化

OPENCV二值化处理python

opencv灰度图像二值化

最新推荐

opencv python如何实现图像二值化

opencv-python实现数米粒实验

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

管理建模和仿真的文件

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

修改代码，使其正确运行

Python机器学习基础入门与项目实践

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角