c++用opencv编写bernsen二值化灰度图像

在C++中使用OpenCV库对灰度图像进行Bernsen二值化，Bernsen是一种改进的Otsu二值化方法，它能更好地处理边缘强度的变化。以下是使用OpenCV的基本步骤：

1. **导入所需库**:

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

2. **读取图像**:

cv::Mat img = cv::imread("input_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty()) {
    std::cout << "Could not open or find the image." << std::endl;
    return;
}

3. **计算直方图**:

std::vector<int> hist(256, 0);
cv::calcHist(&img, 1, nullptr, &hist, {256}, {0, 256});

4. **应用Bernsen算法**:
伯恩森二值化涉及到一些数学运算，包括找出最大熵阈值和最小均差阈值。OpenCV并没有直接提供这个功能，你需要自定义函数来实现。以下是一个简化的版本：

double maxEntropyThreshold = ... // 通过计算得到
double minMeanDifference = ... // 同理

// 自定义函数实现Bernsen二值化
cv::Mat binaryImage;
threshold(img, binaryImage, maxEntropyThreshold, 255, cv::THRESH_BINARY_INV + cv::THRESH_OTSU, {}, minMeanDifference);

5. **显示结果**:

cv::imshow("Original Image", img);
cv::imshow("Binary Image", binaryImage);
cv::waitKey();

请注意，以上代码片段中的`...`部分需要你自己计算或根据文献找到正确的阈值。在实际应用中，你可能需要对直方图分析进行优化，比如使用OpenCV的动态规划求解等。