C++ OPENCV 临界二值化

根据提供的引用内容，临界二值化是图像二值化的一种方法，它将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，实现明显的只有黑和白的视觉效果[^1]。在临界二值化中，通过设定一个阈值，大于阈值的像素点被设为灰度极大值，小于阈值的像素点被设为灰度极小值，从而实现二值化。

以下是C++ OpenCV中实现临界二值化的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("image.jpg", 0); // 以灰度图像读取

    // 应用临界二值化
    Mat binary;
    threshold(image, binary, 128, 255, THRESH_BINARY);

    // 显示结果
    imshow("Binary Image", binary);
    waitKey(0);

    return 0;
}

请注意，上述代码中的"image.jpg"是待处理的图像文件名，需要根据实际情况进行修改。该代码使用OpenCV库中的threshold函数，将灰度图像进行临界二值化处理，并显示结果图像。

相关问题

opencv 临界二值化

以下是使用OpenCV进行临界二值化的示例代码[^]：

import cv2

# 读取图像
src = cv2.imread('./static/image/blur.jpg', 0# 自适应阈值二值化
dst = cv2.adaptiveThreshold(src, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Thresholded Image', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取了一张图像，然后使用`cv2.adaptiveThreshold`函数进行临界二值化。该函数根据图像的局部区域计算阈值，从而得到更合适的二值化结果。其中，`src`是输入图像，`255`是超过阈值时像素的最大值，`cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`是阈值的计算方法，`cv2.THRESH_BINARY`是二值化操作的类型，`11`是分块的大小，`2`是阈值计算方法中的常数项。

通过运行以上代码，您将得到临界二值化后的图像。

opencv c＋＋ 二值化

OpenCV是一个开源计算机视觉库，它可以在Python中进行图像处理。图像二值化是一种图像处理方法，用于将灰度图像转换为黑白图像。

在OpenCV中，可以使用cv2.threshold()函数进行图像二值化。该函数有三个参数：第一个是输入图像，第二个是阈值，第三个是最大值。当灰度值大于阈值时，将对应像素点赋值为最大值，否则赋值为0。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读入灰度图像
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图像二值化
threshold_value = 128
(T, img_threshold) = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow("img_threshold", img_threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，阈值被设置为128，最大值被设置为255，这意味着所有灰度值大于128的像素点都将被赋值为255，其他像素点都将被赋值为0。