cv.threshold c++

时间: 2024-11-06 13:24:43 浏览: 3
RAR

Threshold.rar_图形图象_C/C++_

`cv.threshold()`是OpenCV库中的一个函数,用于将一幅图像分割成两个阈值区域,通常用于二值化操作,即把图像转换为只有黑(0)和白(255)两部分。这个函数的主要原型如下: ```cpp void threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type, InputArray mask = noArray(), bool invert = false); ``` 参数解释: 1. `src`:输入图像数组。 2. `dst`:输出处理后的图像数组,通常是一个8位无符号类型的单通道图像。 3. `thresh`:阈值,小于该值的像素会被设为最小值(如果`invert`为false),大于等于该值的像素会被设为最大值(如果`invert`为true)。 4. `maxval`:当`type`是THRESH_BINARY_INV或THRESH_TRUNC时,这是设定的最大值;对于其他`type`,它通常可以设置为255。 5. `type`:指定阈值处理的方式,如THRESH_BINARY(二值化)、THRESH_BINARY_INV(反向二值化)、THRESH_TRUNC(截断)等。 6. `mask`:可选的掩码数组,用于限制处理范围。 7. `invert`:布尔值,指示是否反转阈值条件。 使用`cv.threshold()`时,你可以控制图像的黑白转换过程,这对于目标检测、边缘检测等计算机视觉任务非常重要。
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import cv2 import math def cal_ang(start, center, end): point_1 = start point_2 = center point_3 = end a = math.sqrt( (point_2[0] - point_3[0]) * (point_2[0] - point_3[0]) + (point_2[1] - point_3[1]) * (point_2[1] - point_3[1])) b = math.sqrt( (point_1[0] - point_3[0]) * (point_1[0] - point_3[0]) + (point_1[1] - point_3[1]) * (point_1[1] - point_3[1])) c = math.sqrt( (point_1[0] - point_2[0]) * (point_1[0] - point_2[0]) + (point_1[1] - point_2[1]) * (point_1[1] - point_2[1])) A = math.degrees(math.acos((a * a - b * b - c * c) / (-2 * b * c))) B = math.degrees(math.acos((b * b - a * a - c * c) / (-2 * a * c))) C = math.degrees(math.acos((c * c - a * a - b * b) / (-2 * a * b))) return B img = cv2.imread('46.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(gray, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) hull = cv2.convexHull(contours[0],returnPoints=False) defects = cv2.convexityDefects(contours[0],hull) start = end = (0,0) for i in range(0,defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] start = tuple(contours[0][s][0]) end = tuple(contours[0][e][0]) far = tuple(contours[0][f][0]) if d > 5000: cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,end,5,[0,0,255],-1) cv2.circle(img,start,5,[0,0,255],-1) break cv2.imshow('find', img) center,radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0]) cv2.circle(img,(int(center[0]),int(center[1])),8,(255,0,255),-1) cv2.circle(img,end,8,[255,0,0],-1) cv2.circle(img,start,8,[255,0,0],-1) cv2.line(img,start,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) cv2.line(img,end,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) angle = cal_ang(start,center,end) print('angle = %0.2f' % angle) length = (1 - angle / 360.0) * math.pi * radius * 2 print((angle / 360.0)) print('radius = %0.2f' % radius) strL = 'length=%0.2f' % length cv2.putText(img,strL,(int(center[0]-40),int(center[1]+40)),0,0.8,(0,255,0),2) cv2.imshow('result', img) angle_1 = cal_ang(start, center, ((center[0]+100),(center[1]))) angle_2 = cal_ang(end, center, ((center[0]+100),(center[1]))) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,-angle_1,0,(255,0,255),2, cv2.LINE_AA) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,0,angle_2,(255,0,255),2,cv2.LINE_AA) cv2.imshow('result', img) cv2.imwrite('result.png',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(),将这段代码转换为c++

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