LBP二值化 opencv

时间: 2023-08-30 11:08:33 浏览: 91

opencv的二值化程序

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### opencv的二值化程序知识点解析 #### 一、简介在计算机视觉与图像处理领域，二值化是将灰度图像转换为只有黑白两种颜色的图像的过程。这一技术常用于文本识别、条形码读取等场景，因为二值化后的图像能够简化后续的分析过程。本篇文章将详细介绍如何使用OpenCV库来实现图像的二值化，并对给出的代码进行深入解析。 #### 二、OpenCV介绍 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了一系列的功能，如图像和视频捕获、图像处理、特征检测和识别等，被广泛应用于各种计算机视觉应用中。 #### 三、二值化的原理与方法 1. **基本原理**：二值化的基本思想是根据一定的阈值将图像中的像素点划分为前景和背景两类。 2. **方法分类**： - **全局阈值**：选择一个固定的阈值来进行二值化。 - **自适应阈值**：根据局部区域的情况自动调整阈值。 - **基于直方图的方法**：通过分析图像的灰度直方图来确定最佳阈值，如大津法（Otsu’s method）。 #### 四、大津法（Otsu’s method）大津法是一种常用的自动阈值选择方法，其核心在于寻找一个最优阈值，使得前景与背景之间的类间方差最大。这种方法适用于具有双峰分布的图像。 #### 五、代码解析 1. **预处理**： ```cpp #include<iostream.h> #include<math.h> #include<cv.h> #include<highgui.h> #include<stdio.h> #include<windows.h> ``` 这里包含了必要的头文件，用于实现图像处理功能。其中`<highgui.h>`提供了加载和显示图像的功能。 2. **关键函数：otsu()** ```cpp void otsu(IplImage *A, IplImage *B) { //...函数实现... } ``` `otsu()`函数实现了大津法二值化的核心逻辑。 3. **计算直方图** ```cpp for (int i = 0; i < hei; i++) { for (int j = 0; j < wid; j++) { for (int k = 0; k < 256; k++) { if (((uchar*)(A->imageData + A->widthStep * i))[j] == k) { h[k]++; } } } } ``` 首先计算输入图像的灰度直方图，这里`h[256]`存储了每个灰度级的像素数量。 4. **计算概率和均值** ```cpp for (int i = 0; i < 256; i++) p[i] = h[i] / double(N); int T = 0; double uT, thegma2fang; double thegma2fang_max = -10000; for (int k = 0; k < 256; k++) { u[k] = 0; w[k] = 0; for (int i = 0; i <= k; i++) { u[k] += i * p[i]; w[k] += p[i]; } for (int i = 0; i < 256; i++) uT += i * p[i]; thegma2fang = (uT * w[k] - u[k]) * (uT * w[k] - u[k]) / (w[k] * (1 - w[k])); if (thegma2fang > thegma2fang_max) { thegma2fang_max = thegma2fang; T = k; } } ``` 此段代码计算了每个可能阈值下的类间方差，从中选取了使类间方差最大的阈值作为最终阈值。 5. **二值化操作** ```cpp for (int i = 0; i < hei; i++) { for (int j = 0; j < wid; j++) { if (((uchar*)(A->imageData + A->widthStep * i))[j] > T) ((uchar*)(B->imageData + B->widthStep * i))[j] = 255; else ((uchar*)(B->imageData + B->widthStep * i))[j] = 0; } } ``` 最后根据找到的最佳阈值`T`对图像进行二值化处理。 6. **主函数main()** ```cpp int main(int argc, char** argv) { const char *filename = argc >= 2 ? argv[1] : "D:\\lean.bmp"; IplImage *InPut = cvLoadImage(filename, 0); IplImage *OutPut = cvCreateImage(cvSize(InPut->width, InPut->height), IPL_DEPTH_8U, 1); hei = InPut->height; wid = InPut->width; otsu(InPut, OutPut); cvNamedWindow("Resource", 1); cvShowImage("Resource", InPut); cvNamedWindow("Result", 1); cvShowImage("Result", OutPut); cvWaitKey(0); return 0; } ``` 主函数中首先加载了一张图像，并创建了一个与输入图像尺寸相同的空白图像用于保存结果。接着调用`otsu()`函数进行二值化处理，并展示了原始图像与处理后的图像。 #### 六、总结本文介绍了如何使用OpenCV实现图像的二值化处理，并重点解析了大津法的应用。通过理解并掌握这些基本概念和技术，可以帮助读者更好地理解和应用图像处理技术。此外，实际编程时还需要注意代码的优化和效率问题，例如可以考虑使用多线程来加速图像处理的速度。

LBP二值化是指使用局部二值模式（Local Binary Pattern）算子对图像进行二值化处理。LBP算子是一种用于描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。在OpenCV中，虽然没有提供专门的计算LBP特征的函数接口，但可以通过使用OpenCV中的其他函数来实现LBP特征的计算。要实现LBP二值化，可以按照以下步骤进行： 1. 首先，将图像转换为灰度图像，可以使用OpenCV的cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。 2. 然后，使用cv2.spatialPattern()函数计算图像的LBP特征。该函数可以根据给定的半径和邻域像素个数计算每个像素的LBP值。 3. 接下来，根据计算得到的LBP特征，可以使用阈值函数（cv2.threshold()）将图像进行二值化处理，将LBP特征值大于阈值的像素置为白色，小于等于阈值的像素置为黑色。通过以上步骤，可以实现LBP二值化的效果。请注意，以上步骤仅为一种实现LBP二值化的方法，具体的实现可能因应用场景和需求而有所不同。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python+OpenCV图像处理（八）——LBP特征描述算子](https://blog.csdn.net/bosszhao20190517/article/details/106968616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [OpenCV图像特征提取学习三，LBP图像特征检测算法](https://blog.csdn.net/weixin_44651073/article/details/128022306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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