使用C++编写一个对灰度图二值化算法函数，要求该灰度图中等于指定像素值的像素设为0，其它不等于指定像素值的像素设为255，请用C++编写该代码

以下是一个简单的对灰度图进行二值化的函数，其中指定像素值为threshold：

void binaryImage(cv::Mat& image, int threshold) {
    for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
            if (image.at<uchar>(i, j) == threshold) {
                image.at<uchar>(i, j) = 0;
            } else {
                image.at<uchar>(i, j) = 255;
            }
        }
    }
}

使用方法：

cv::Mat grayImage = cv::imread("example.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
binaryImage(grayImage, 128); //将所有像素值为128的像素设为0，其它像素设为255

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c++用大津算法对图片进行二值化应该怎么写

在C++中使用OpenCV，你可以使用大津算法（Otsu's method）对图像进行自适应二值化。以下是一个示例代码，展示了如何使用大津算法对图像进行二值化：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 应用大津算法进行二值化
    cv::Mat binaryImage;
    double otsuThreshold = cv::threshold(image, binaryImage, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    // 显示结果
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Binary Image", binaryImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在上述代码中，我们首先使用`imread`函数读取图像，并将其转换为灰度图像（`IMREAD_GRAYSCALE`）。

接下来，我们使用`threshold`函数应用大津算法进行二值化。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出二值化图像，第三个参数是阈值（在这里设为0，因为大津算法会自动选择合适的阈值），第四个参数是最大值（在这里设为255），第五个参数是二值化类型，其中`THRESH_BINARY | THRESH_OTSU`表示将高于阈值的像素设为最大值，低于阈值的像素设为0。

`threshold`函数返回的`otsuThreshold`是大津算法确定的最佳阈值，你可以根据需要使用它。

最后，我们使用`imshow`函数显示原始图像和二值化图像，并使用`waitKey`和`destroyAllWindows`函数等待用户按下键盘并关闭窗口。

请确保将代码中的文件路径替换为你的实际图像路径。

opencv灰度图像二值化

引用\[1\]中的代码是使用OpenCV库对灰度图像进行二值化的示例代码。在这段代码中，首先将彩色图像转换为灰度图像，然后使用阈值函数将灰度图像转换为二值图像。阈值函数将图像中大于阈值的像素点设为0（白色部分），小于阈值的像素点设为1（黑色部分）。最后，将二值图像保存并显示出来。

引用\[2\]中的代码也是使用OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中，首先加载图像，然后将图像转换为灰度图像。接下来，使用OTSU算法进行自动阈值化，将灰度图像转换为二值图像。最后，显示二值图像。

引用\[3\]中的代码是使用Python的OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中，首先加载图像，然后将图像转换为灰度图像。接下来，遍历每个像素点，根据设定的阈值将像素点的灰度值设置为0或255，从而实现图像的二值化。最后，显示二值化后的图像。

综上所述，无论是使用C++还是Python，通过OpenCV库都可以对灰度图像进行二值化处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv图像处理之灰度化和二值化](https://blog.csdn.net/AndroidAlvin/article/details/103307360)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Opencv-图像灰度化、二值化](https://blog.csdn.net/u013828787/article/details/22859043)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [OpenCV图像处理----图像的二值化](https://blog.csdn.net/bjsyc123456/article/details/124781982)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]