Emgucv 二值化

Emgu CV是一个基于OpenCV的.NET wrapper，它提供了一个方便的API，用于处理计算机视觉任务。在图像处理中，二值化是一种常见的预处理步骤，它将图像从灰度模式转换为只有两个颜色级别的图像，通常是黑（0）和白（255）。在Emgu CV中，二值化通常通过`CvInvoke.Threshold()`函数实现，这个函数可以根据阈值、比较操作符等参数对像素进行分类。

该函数的基本语法可能是这样的：

Mat binaryImage = new Mat();
CvInvoke.Threshold(srcMat, binaryMat, thresholdValue, maxValue, thresholdType);

其中：
- `srcMat` 是输入的灰度图像矩阵，
- `binaryMat` 是输出的二值图像，
- `thresholdValue` 是阈值，低于这个值的像素会被设为0（黑色），高于或等于的则为255（白色），
- `maxValue` 可选，如果指定，则大于`thresholdValue`的像素被设为这个值，如果不指定，则默认为255，
- `thresholdType` 表示比较操作，如` CvThresholdTypes.Binary`, `CvThresholdTypes.BinaryInverted`, 等。

相关问题

使用EmguCV的CUDA库写一个图像二值化

好的，我可以为您提供一个基于EmguCV和CUDA库的图像二值化的代码示例。以下是代码：

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Cuda;
using Emgu.CV.Structure;

public static void CudaThreshold(Mat inputImage, Mat outputImage, double thresholdValue)
{
    using (GpuMat gpuInput = new GpuMat(inputImage))
    using (GpuMat gpuOutput = new GpuMat(outputImage))
    using (CudaStream stream = new CudaStream())
    {
        CudaInvoke.Threshold(gpuInput, gpuOutput, thresholdValue, 255, ThresholdType.Binary, stream);
        gpuOutput.Download(outputImage);
    }
}

这段代码使用EmguCV的CUDA库来实现图像二值化。它使用了GPU加速，可以处理大尺寸图像。您需要提供一个输入图像和一个输出图像，以及一个阈值值。输出图像将包含二值化后的图像。

Emgucv FindContours

EmguCV是一个基于OpenCV的跨平台图像处理库，而FindContours是EmguCV中的一个函数，用于在图像中查找轮廓。

FindContours函数的语法如下：

public static void FindContours(
    Image<Gray, byte> image,
    List<VectorOfPoint> contours,
    IOutputArray hierarchy,
    RetrType mode,
    ChainApproxMethod method,
    Point offset = null
)

参数说明：
- image：输入的二值化图像，通常为灰度图像。
- contours：用于存储找到的轮廓的列表。
- hierarchy：用于存储轮廓的层次结构信息。
- mode：轮廓检索模式，有几种可选的模式，如RETR_EXTERNAL、RETR_LIST等。
- method：轮廓近似方法，有几种可选的方法，如CHAIN_APPROX_SIMPLE、CHAIN_APPROX_TC89_L1等。
- offset：可选参数，指定轮廓相对于原始图像的偏移量。

FindContours函数会在输入的图像中查找轮廓，并将找到的轮廓存储在contours列表中。同时，也会将轮廓的层次结构信息存储在hierarchy中。