java+opencv二值化图片效果好的方法

您好，关于java opencv二值化图片效果好的方法，可以使用adaptiveThreshold函数进行自适应阈值处理，可以获得更好的二值化效果。您可以参考以下代码：

Mat srcImage = Imgcodecs.imread("your_image_path");
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(srcImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.medianBlur(grayImage, grayImage, 3);
Imgproc.adaptiveThreshold(grayImage, dstImage, 255, Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY, 15, 10);

希望对您有所帮助。

相关问题

java图片阈值二值化_OpenCV3 Java图像阈值和图像生成（Imgproc.threshold）

Java中使用OpenCV3进行图像阈值二值化可以使用Imgproc.threshold方法。该方法可用于将灰度图像转换为二值图像。以下是示例代码：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Thresholding {

    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        Mat thresholded = new Mat();

        Imgproc.threshold(image, thresholded, 128, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);

        Imgcodecs.imwrite("path/to/thresholded_image.jpg", thresholded);
    }
}

在这个例子中，首先加载OpenCV库。然后使用Imgcodecs.imread方法读取图像并将其转换为灰度图像。接下来，使用Imgproc.threshold方法对图像进行二值化，将像素值大于阈值的像素设置为255，将像素值小于阈值的像素设置为0。最后，使用Imgcodecs.imwrite方法将阈值化图像保存到磁盘上。

值得注意的是，在Imgproc.threshold方法中，第三个参数是阈值，第四个参数是二值化后的像素值。如果要使用反转的二进制阈值化，则可以使用Imgproc.THRESH_BINARY_INV常量作为阈值类型。

希望这个例子能帮助你理解如何在Java中使用OpenCV3进行图像阈值二值化。

java opencv获取图片验证码的值

获取图片验证码的值分为两个步骤：

1. 识别验证码图片中的字符
2. 将字符组合成验证码的值

下面是基于Java和OpenCV实现的简单示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class CaptchaRecognition {

    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取验证码图片
        Mat captcha = Imgcodecs.imread("captcha.png", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);

        // 对图片进行二值化处理，将字符部分变为黑色，背景部分变为白色
        Imgproc.threshold(captcha, captcha, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV | Imgproc.THRESH_OTSU);

        // 对图片进行腐蚀操作，使字符之间的间隙更明显
        Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));
        Imgproc.erode(captcha, captcha, kernel);

        // 查找图片中的轮廓
        Mat hierarchy = new Mat();
        Mat contours = captcha.clone();
        Imgproc.findContours(contours, new ArrayList<Mat>(), hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

        // 遍历轮廓，获取字符的位置和大小
        ArrayList<Rect> charRects = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < contours.rows(); i++) {
            Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.row(i));
            if (rect.width >= 5 && rect.height >= 10 && rect.width * rect.height < captcha.size().area() / 5) {
                charRects.add(rect);
            }
        }

        // 将字符按照从左到右的顺序排序
        charRects.sort((o1, o2) -> Integer.compare(o1.x, o2.x));

        // 识别字符
        StringBuilder captchaValue = new StringBuilder();
        for (Rect rect : charRects) {
            Mat charImage = captcha.submat(rect);
            // TODO: 使用OCR技术对charImage进行识别，将识别结果添加到captchaValue中
        }

        // 输出验证码值
        System.out.println(captchaValue.toString());
    }
}

其中，使用OCR技术对字符进行识别需要使用第三方库或API，例如Tesseract OCR、百度OCR等。具体使用方法可以参考官方文档或相关资料。