opencv C语言 二值化

在OpenCV库中，C语言版本通常通过其C++接口来操作图像处理功能，包括二值化。二值化是一种常见的图像处理技术，它将图像转换为只有两个灰度级别的图像，通常是黑（0）和白（255）。在C++ OpenCV里，你可以使用`cv::threshold()`函数来进行二值化。

这个函数的基本语法如下：

Mat binary_image = cv::threshold(src, threshold_value, max_value, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_BINARY_INV | CV_THRESH_TRUNC | CV_THRESH_TOZERO | CV_THRESH_TOZERO_INV);

- `src`：输入的原始图像矩阵。
- `threshold_value`：设置阈值，如果像素值大于或等于这个值，则设为最大值（`max_value`），小于则设为最小值（0）。
- `max_value`：当使用绝对阈值时，超过阈值的像素值被设置为此值（如白色）。
- `CV_THRESH_BINARY`：经典二值化，像素值大于阈值变为白色，反之为黑色。
- `CV_THRESH_BINARY_INV`：反向二值化，大于阈值变为黑色，反之为白色。
- `CV_THRESH_TRUNC`：截断到阈值，超出部分变成阈值。
- `CV_THRESH_TOZERO`：小于阈值变为0，其余不变。
- `CV_THRESH_TOZERO_INV`：大于阈值变为0，其余不变。

相关问题

opencv图像二值化，添加滑块调节阈值，使用C++

### 回答1：
非常感谢您的问题。关于opencv图像二值化，可以使用cv::threshold函数来实现。具体步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像

cv::Mat src = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

2. 创建窗口并添加滑块

cv::namedWindow("Threshold Demo");
int threshold_value = 128;
cv::createTrackbar("Threshold", "Threshold Demo", &threshold_value, 255);

3. 循环处理图像并显示结果

while (true) {
cv::Mat dst;
cv::threshold(gray, dst, threshold_value, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::imshow("Threshold Demo", dst);
int key = cv::waitKey(10);
if (key == 27) break; // ESC键退出
}

希望这个回答能够帮助到您。如果您有任何其他问题，请随时问我。

### 回答2：
在使用OpenCV进行图像二值化时，可以通过添加滑块来调节阈值。阈值二值化是将灰度图像转换为二值图像的一种常见方法，该方法将图像中的像素值与设定的阈值进行比较，大于等于阈值的像素值设为255(白色)，小于阈值的像素值设为0(黑色)。

要使用C语言实现图像二值化并添加滑块调节阈值，我们可以使用OpenCV中的函数cvCreateTrackbar()来创建滑块，并使用cvThreshold()函数对图像进行二值化处理。

首先，我们需要读取原始灰度图像并将其转换为二值图像，这可以使用cvThreshold()函数实现。函数的第一个参数是原始图像，第二个参数是输出的二值图像，第三个参数是设定的阈值，第四个参数是像素值255或0的类型。我们还需要创建一个窗口来显示图像，并将滑块与窗口绑定。

以下是用C语言实现的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>

int threshold_value = 127;

void onTrackbar(int, void*)
{
cvThreshold(gray_image, binary_image, threshold_value, 255, CV_THRESH_BINARY);
cvShowImage("Binary Image", binary_image);
}

int main()
{
//加载灰度图像
IplImage* gray_image = cvLoadImage("gray_image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

//创建二值图像
IplImage* binary_image = cvCreateImage(cvGetSize(gray_image), 8, 1);

//创建窗口并显示原始图像
cvNamedWindow("Binary Image");
cvShowImage("Binary Image", gray_image);

//创建滑块并绑定函数
cvCreateTrackbar("Threshold", "Binary Image", &threshold_value, 255, onTrackbar);

cvWaitKey(0);

//释放内存
cvReleaseImage(&gray_image);
cvReleaseImage(&binary_image);
cvDestroyAllWindows();

return 0;
}

在主函数中，我们加载灰度图像并创建二值图像，然后创建一个名为"Binary Image"的窗口并显示原始图像。

接下来，我们使用cvCreateTrackbar()函数创建了一个名为"Threshold"的滑块，并将其绑定到onTrackbar()函数。onTrackbar()函数会在滑块值改变时被调用，它使用cvThreshold()函数将图像二值化，并在窗口中显示二值图像。

最后，我们使用cvWaitKey()函数等待用户按下键盘任意键，释放内存并关闭窗口。

这样，我们就可以通过滑块调节阈值，实时查看图像的二值化效果了。

### 回答3：
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，可以用来处理图像。图像的二值化是指将一幅图像的所有像素点的灰度值转化为0或255，以达到简化图像信息、提取目标对象等目的。在OpenCV中，可以通过添加滑块来调节阈值，实现图像二值化。

首先，我们需要使用C语言编写一个OpenCV程序。需要包含opencv2/opencv.hpp头文件，并使用命名空间cv。

接下来，我们需要读取一幅彩色图像，并将其转化为灰度图像。可以使用cv::imread和cv::cvtColor函数来实现。

然后，我们需要创建一个窗口和一个滑块，用于调节阈值。可以使用cv::namedWindow和cv::createTrackbar函数来实现。

接着，在一个while循环中，我们需要获取滑块的当前值，并使用cv::threshold函数将图像进行二值化。可以通过cv::getTrackbarPos和cv::threshold函数来实现。

最后，我们可以在窗口中显示二值化后的图像。可以使用cv::imshow函数来实现。

需要注意的是，滑块的范围应该与灰度值的范围对应。一般来说，灰度图像的灰度值范围是0到255。所以，滑块的范围应设置为0到255，并初始化为一个适当的阈值。

总的来说，OpenCV提供了一系列强大的图像处理函数，可以方便地实现图像二值化。通过使用C语言编程，添加滑块来调节阈值，我们可以灵活地控制二值化的效果。

不使用opencv库 用局部阈值法将灰度图像二值化 c语言

以下是一个简单的局部阈值法二值化代码，它使用一个大小为3x3的窗口计算每个像素的阈值：

void local_thresholding(unsigned char *img, int width, int height)
{
    unsigned char *out = malloc(width * height);
    int window_size = 3;
    int threshold = 127;
    int half_window_size = window_size / 2;
    
    for (int y = half_window_size; y < height - half_window_size; y++) {
        for (int x = half_window_size; x < width - half_window_size; x++) {
            int sum = 0;
            for (int i = -half_window_size; i <= half_window_size; i++) {
                for (int j = -half_window_size; j <= half_window_size; j++) {
                    int pixel = img[(y + i) * width + (x + j)];
                    sum += pixel;
                }
            }
            int avg = sum / (window_size * window_size);
            out[y * width + x] = (img[y * width + x] > avg) ? 255 : 0;
        }
    }
    
    // Copy the binary image back to the original buffer
    memcpy(img, out, width * height);
    
    free(out);
}

在此代码中，我们首先定义了一个窗口大小 `window_size` 和一个阈值 `threshold`。然后，我们遍历图像的每个像素，并计算它周围窗口内的像素值的平均值。如果该像素值大于平均值，则将其设置为255（白色），否则将其设置为0（黑色）。最后，将二进制图像复制回原始缓冲区。

请注意，此代码仅使用3x3窗口进行计算，因此结果可能不如OpenCV的局部阈值法好。您可以尝试使用更大的窗口，或者使用其他的局部阈值算法来获得更好的结果。