彩色图像大津法二值化c语言
时间: 2023-05-09 09:03:10 浏览: 84
彩色图像大津法是一种图像处理算法,它可以将彩色图像转换成黑白二值图像,该算法的核心在于选择一个合适的阈值,使得图像中的前景和背景能够被正确地分离出来。
在实现彩色图像大津法二值化的C语言代码中,需要使用OpenCV库来读取图像并对其进行处理。首先将彩色图像转换为灰度图像,然后计算图像的直方图,并利用大津法求出最佳阈值。最后将阈值应用于原始图像,将其二值化。
具体地,首先读取彩色图像并将其转化为灰度图像:
```
Mat srcImg = imread("test.jpg");
Mat grayImg;
cvtColor(srcImg, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);
```
然后计算图像的直方图:
```
int hist[256] = {0};
for (int i = 0; i < grayImg.rows; i++) {
for (int j = 0; j < grayImg.cols; j++) {
hist[grayImg.at<uchar>(i,j)]++;
}
}
```
接下来计算最佳阈值:
```
int total = grayImg.rows * grayImg.cols;
float sum = 0.0;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
sum += i * hist[i];
}
float sumB = 0.0;
int wB = 0;
int wF = 0;
int threshold = 0;
float maxVariance = 0.0;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
wB += hist[i];
if (wB == 0) {
continue;
}
wF = total - wB;
if (wF == 0) {
break;
}
sumB += (float)(i * hist[i]);
float meanB = sumB / wB;
float meanF = (sum - sumB) / wF;
float variance = (float)wB * (float)wF * (meanB - meanF) * (meanB - meanF);
if (variance > maxVariance) {
maxVariance = variance;
threshold = i;
}
}
```
最后将阈值应用于原始图像,将其二值化:
```
Mat binaryImg;
threshold(grayImg, binaryImg, threshold, 255, THRESH_BINARY);
```
以上就是用C语言实现彩色图像大津法二值化的基本流程,需要注意的是,在实际使用中,还需要对代码进行适当的优化和封装,以提高算法的效率和可用性。