opencv c++ 二值化
时间: 2023-08-21 09:57:40 浏览: 46
OpenCV是一个开源计算机视觉库,它可以在Python中进行图像处理。图像二值化是一种图像处理方法,用于将灰度图像转换为黑白图像。
在OpenCV中,可以使用cv2.threshold()函数进行图像二值化。该函数有三个参数:第一个是输入图像,第二个是阈值,第三个是最大值。当灰度值大于阈值时,将对应像素点赋值为最大值,否则赋值为0。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
# 读入灰度图像
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 图像二值化
threshold_value = 128
(T, img_threshold) = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 显示结果
cv2.imshow("img_threshold", img_threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,阈值被设置为128,最大值被设置为255,这意味着所有灰度值大于128的像素点都将被赋值为255,其他像素点都将被赋值为0。
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OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。二值化是图像处理中的一种基本操作,它将图像转换为只有两种颜色的图像,即黑色和白色。在OpenCV中,可以使用threshold函数实现阈值化处理,也可以使用自适应阈值处理。其中,threshold函数可以通过设定参数type为“THRESH_OTSU”实现OTSU方式的阈值分割,而自适应阈值处理可以通过adaptiveThreshold函数实现。在使用这些函数时,需要先将图像转为灰度图像,然后将处理后的图像显示出来。
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二值化是将一幅图像转换为只有两个像素值的图像的过程。在OpenCV中,可以使用cv::threshold函数对图像进行二值化处理。该函数根据设定的阈值将图像像素值分成两个类别,并将小于阈值的像素值设为0,大于阈值的像素值设为最大值。
以下是使用OpenCV进行二值化的示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 进行二值化处理
cv::Mat binaryImage;
cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
// 显示结果
cv::imshow("Binary Image", binaryImage);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在上述代码中,首先使用cv::imread函数读取一幅灰度图像。然后调用cv::threshold函数进行二值化处理。其中,第一个参数是输入图像,第二个参数是输出的二值化图像,第三个参数是设定的阈值,第四个参数是大于阈值时的输出像素值,第五个参数是小于阈值时的输出像素值。最后,使用cv::imshow函数显示二值化的结果。