double thresh = Cv2.Threshold(roiMat, new Mat(), 0, 255, ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv));中opencvsharp4.6中没 ThresholdTypes.OtsuInv有
时间: 2024-04-28 13:23:34 浏览: 6
你好!对于opencvsharp 4.6版本,ThresholdTypes枚举中并没有OtsuInv选项,只有Binary、BinaryInv、Trunc、Tozero、TozeroInv、Mask和Triangle。如果你需要使用OtsuInv阈值类型,可以考虑升级到更高的版本或者使用其他的库。另外,对于二值化阈值的选择,Otsu方法是一种自适应的阈值选择方法,它可以根据图像的灰度分布自动选择最佳阈值,因此在处理一些复杂的图像时,可以考虑使用Otsu方法。
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double thresh = Cv2.Threshold(roiMat, new Mat(), 0, 255, ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv));请解析
好的,下面我来对这段代码进行解析:
```csharp
double thresh = Cv2.Threshold(roiMat, new Mat(), 0, 255, ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv));
```
这段代码使用了OpenCVSharp库中的Threshold方法来进行二值化处理。具体来说,它的参数含义如下:
- `roiMat`:需要进行二值化处理的输入图像区域。
- `new Mat()`:输出的二值化图像,可以为空。
- `0`:二值化的阈值,如果使用了Otsu方法,则该值会被忽略。
- `255`:二值化后像素值的上限,通常为255。
- `ThresholdTypes.Binary | (isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv)`:二值化的类型,其中`ThresholdTypes.Binary`表示普通二值化,`isJudgeByGreatThan ? ThresholdTypes.Otsu : ThresholdTypes.OtsuInv`表示使用Otsu方法进行阈值自适应选择,如果`isJudgeByGreatThan`为`true`,则表示选择大于阈值的像素点作为前景,否则选择小于阈值的像素点作为前景。
最终,该方法会返回一个阈值`thresh`,可以根据这个阈值进行后续处理。
需要注意的是,在你提供的代码中,使用的是`ThresholdTypes.OtsuInv`阈值类型,但是在OpenCVSharp库的4.6版本中并没有该类型,因此代码可能会出现编译错误。对于没有该类型的库,可以考虑使用其他方法来实现类似的效果,比如上面我提到的反相图像方法。
import numpy as np import cv2 as cv # 加载图片 img = cv.imread('4.jpg') # 灰度化 img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # 寻找连通域 num_labels, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 计算平均面积 areas = list() for i in range(num_labels): areas.append(stats[i][-1]) print("轮廓%d的面积:%d" % (i, stats[i][-1])) area_avg = np.average(areas[1:-1]) print("轮廓平均面积:", area_avg) # 筛选超过平均面积的连通域 image_filtered = np.zeros_like(img) for (i, label) in enumerate(np.unique(labels)): # 如果是背景,忽略 if label == 0: continue if stats[i][-1] < area_avg : image_filtered[labels == i] = 255 #cv.imshow("image_filtered", image_filtered) #cv.imshow("img", img) cv.imwrite('4.jpg',image_filtered ) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows(),将上述代码转化为c++形式
以下是将上述Python代码转化为C++形式的示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
// 加载图片
Mat img = imread("4.jpg");
// 灰度化
Mat img_gray;
cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 二值化
Mat thresh;
threshold(img_gray, thresh, 127, 255, THRESH_BINARY);
// 寻找连通域
Mat labels, stats, centroids;
int num_labels = connectedComponentsWithStats(thresh, labels, stats, centroids, 8);
// 计算平均面积
vector<int> areas;
for (int i = 0; i < num_labels; i++) {
areas.push_back(stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA));
cout << "轮廓" << i << "的面积:" << stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) << endl;
}
double area_avg = mean(Mat(areas))[0];
cout << "轮廓平均面积:" << area_avg << endl;
// 筛选超过平均面积的连通域
Mat image_filtered = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
for (int i = 1; i < num_labels; i++) {
if (stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) < area_avg) {
labels.setTo(0, labels == i);
} else {
image_filtered.setTo(255, labels == i);
}
}
// 显示结果
imshow("image_filtered", image_filtered);
imshow("img", img);
waitKey();
destroyAllWindows();
// 保存结果
imwrite("4.jpg", image_filtered);
return 0;
}
```
需要注意的是,C++中没有Python中的`list`类型,需要使用`vector`替代。同时,C++中没有Python中的`np.average()`方法,需要使用OpenCV的`mean()`方法计算平均值。此外,C++中的Mat类需要使用`.at()`方法访问元素,而不是Python中的下标索引。