Bernsen算法c++

Bernsen算法是一种用于图像二值化的算法，它基于局部像素的灰度值来确定每个像素的二值化阈值。该算法的主要思想是将图像分割成多个局部区域，并根据每个区域内像素的灰度值来确定阈值。

Bernsen算法的具体步骤如下：
1. 将图像分割成多个大小相等的局部区域。
2. 对于每个局部区域，计算其中像素的最大灰度值和最小灰度值，然后计算它们的差值，得到局部对比度。
3. 对于每个局部区域，计算其中像素的平均灰度值。
4. 对于每个像素，比较其灰度值与对应局部区域的平均灰度值加上一定阈值和局部对比度的乘积。如果大于该值，则将像素设为白色；否则设为黑色。

以下是Bernsen算法的C++实现示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat bernsenThresholding(const cv::Mat& image, int windowSize, int contrastThreshold) {
    cv::Mat result = image.clone();
    int halfWindowSize = windowSize / 2;
    int rows = image.rows;
    int cols = image.cols;

    for (int i = halfWindowSize; i < rows - halfWindowSize; i++) {
        for (int j = halfWindowSize; j < cols - halfWindowSize; j++) {
            cv::Mat window = image(cv::Range(i - halfWindowSize, i + halfWindowSize + 1),
                                   cv::Range(j - halfWindowSize, j + halfWindowSize + 1));
            cv::Scalar minVal, maxVal;
            cv::minMaxLoc(window, &minVal, &maxVal);
            int contrast = maxVal[0] - minVal[0];
            int threshold = (minVal[0] + maxVal[0]) / 2 + contrastThreshold * contrast;

            if (image.at<uchar>(i, j) > threshold) {
                result.at<uchar>(i, j) = 255;
            } else {
                result.at<uchar>(i, j) = 0;
            }
        }
    }

    return result;
}

int main() {
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat binaryImage = bernsenThresholding(image, 15, 15);

    cv::imshow("Input Image", image);
    cv::imshow("Binary Image", binaryImage);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

以上是Bernsen算法的简单介绍和C++实现示例。如果你有任何相关问题，请随时提问。