cv.threshold 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：

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。

相关问题

cv2.drawContours c++

以下是使用C++中的cv2.drawContours()函数的示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("example.jpg");

    // 转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化
    Mat binary;
    threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 绘制轮廓
    Mat result(image.size(), CV_8U, Scalar(255));
    drawContours(result, contours, -1, Scalar(0), 2);

    // 显示结果
    imshow("Result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，然后将其转换为灰度图像并进行二值化处理。接下来，我们使用findContours()函数查找图像中的轮廓，并将其存储在一个vector<vector<Point>>类型的变量中。最后，我们使用drawContours()函数将轮廓绘制在一张新的图像上，并显示结果。

import numpy as np import cv2 as cv # 加载图片 img = cv.imread('4.jpg') # 灰度化 img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # 寻找连通域 num_labels, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 计算平均面积 areas = list() for i in range(num_labels): areas.append(stats[i][-1]) print("轮廓%d的面积:%d" % (i, stats[i][-1])) area_avg = np.average(areas[1:-1]) print("轮廓平均面积:", area_avg) # 筛选超过平均面积的连通域 image_filtered = np.zeros_like(img) for (i, label) in enumerate(np.unique(labels)): # 如果是背景，忽略 if label == 0: continue if stats[i][-1] < area_avg : image_filtered[labels == i] = 255 #cv.imshow("image_filtered", image_filtered) #cv.imshow("img", img) cv.imwrite('4.jpg',image_filtered ) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows(),将上述代码转化为c++形式

以下是将上述Python代码转化为C++形式的示例：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {
    // 加载图片
    Mat img = imread("4.jpg");

    // 灰度化
    Mat img_gray;
    cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化
    Mat thresh;
    threshold(img_gray, thresh, 127, 255, THRESH_BINARY);

    // 寻找连通域
    Mat labels, stats, centroids;
    int num_labels = connectedComponentsWithStats(thresh, labels, stats, centroids, 8);

    // 计算平均面积
    vector<int> areas;
    for (int i = 0; i < num_labels; i++) {
        areas.push_back(stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA));
        cout << "轮廓" << i << "的面积：" << stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) << endl;
    }
    double area_avg = mean(Mat(areas))[0];
    cout << "轮廓平均面积：" << area_avg << endl;

    // 筛选超过平均面积的连通域
    Mat image_filtered = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
    for (int i = 1; i < num_labels; i++) {
        if (stats.at<int>(i, CC_STAT_AREA) < area_avg) {
            labels.setTo(0, labels == i);
        } else {
            image_filtered.setTo(255, labels == i);
        }
    }

    // 显示结果
    imshow("image_filtered", image_filtered);
    imshow("img", img);
    waitKey();
    destroyAllWindows();

    // 保存结果
    imwrite("4.jpg", image_filtered);

    return 0;
}

需要注意的是，C++中没有Python中的`list`类型，需要使用`vector`替代。同时，C++中没有Python中的`np.average()`方法，需要使用OpenCV的`mean()`方法计算平均值。此外，C++中的Mat类需要使用`.at()`方法访问元素，而不是Python中的下标索引。