opencv+c++二值化

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。

相关问题

opencv+c++Otsu大津法

大津法（Otsu's method）是一种基于图像的直方图分析的自适应阈值分割方法，常用于二值化处理。下面是使用OpenCV和C++实现Otsu大津法的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat src = imread("image.jpg", 0);  // 读入灰度图像

    int T = 0;  // 阈值
    double max_var = 0;  // 最大类间方差

    // 计算图像直方图并归一化
    Mat hist;
    calcHist(&src, 1, nullptr, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);
    normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);

    // 遍历所有灰度级
    for (int i = 0; i < 256; i++)
    {
        // 分割成两个类
        Mat mask1 = src > i;
        Mat mask2 = src <= i;

        // 计算两个类的像素数和像素值总和
        double w1 = countNonZero(mask1);
        double w2 = countNonZero(mask2);
        double sum1 = sum(src.mul(mask1))[0];
        double sum2 = sum(src.mul(mask2))[0];

        // 计算两个类的均值和方差
        double u1 = sum1 / w1;
        double u2 = sum2 / w2;
        double var = w1 * w2 * (u1 - u2) * (u1 - u2);

        // 更新最大类间方差和阈值
        if (var > max_var)
        {
            max_var = var;
            T = i;
        }
    }

    // 二值化处理
    Mat dst;
    threshold(src, dst, T, 255, THRESH_BINARY);

    // 显示原图和二值化结果
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

以上代码中，通过计算每个灰度级作为阈值时的类间方差，从而选择最佳阈值进行二值化处理。最终的二值化结果保存在dst中。

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%"]
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