opencv adaptivethreshold

时间: 2023-04-26 11:00:16 浏览: 124

OPENCV图像处理的函数说明

### OPENCV图像处理的函数说明 #### 概述 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。这些算法被广泛应用于研究、开发以及产品中，涉及领域包括但不限于机器人、医学影像处理、安全监控等。本文将详细介绍OpenCV中用于图像处理的一些核心函数及其应用场景。 #### 梯度、边缘和角点检测 ##### Sobel `cvSobel`函数用于计算图像的一阶、二阶、三阶或混合导数，通常用于边缘检测。该函数使用Sobel算子来近似导数。 - **参数说明**： - `src`：输入图像。 - `dst`：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和深度。 - `xorder`：在X方向上的导数阶数（通常是1或2）。 - `yorder`：在Y方向上的导数阶数（通常是1或2）。 - `aperture_size`：Sobel算子的大小，默认值为3，表示3×3的核。 ##### Laplace `cvLaplace`函数用于计算图像的拉普拉斯算子，这同样是一种常见的边缘检测方法。 - **函数原型**： ```c++ void cvLaplace(const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size = 3); ``` - **参数说明**： - `src`：输入图像。 - `dst`：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和深度。 - `aperture_size`：拉普拉斯算子的大小，默认值为3。 ##### Canny `cvCanny`函数是基于Canny算法的边缘检测函数，它通过多级阈值来识别强边缘和弱边缘，并保留那些可以被链接成连续线段的弱边缘。 - **函数原型**： ```c++ void cvCanny(const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size = 3); ``` - **参数说明**： - `image`：输入图像。 - `edges`：输出图像，只包含边缘像素。 - `threshold1`：低阈值。 - `threshold2`：高阈值。 - `aperture_size`：Sobel算子的大小，默认值为3。 ##### PreCornerDetect `cvPreCornerDetect`函数用于检测图像中的潜在角点位置，通常作为更复杂的角点检测算法的第一步。 - **函数原型**： ```c++ void cvPreCornerDetect(const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size = 3); ``` - **参数说明**： - `src`：输入图像。 - `dst`：输出图像，每个像素代表角点可能性的强度。 - `aperture_size`：Sobel算子的大小，默认值为3。 ##### CornerEigenValsAndVecs `cvCornerEigenValsAndVecs`函数计算每个像素处的特征值和特征向量，这可用于后续的角点检测。 - **函数原型**： ```c++ void cvCornerEigenValsAndVecs(const CvArr* src, CvArr* dst, int block_size, int aperture_size = 3); ``` - **参数说明**： - `src`：输入图像。 - `dst`：输出图像，每个像素包含特征值和特征向量。 - `block_size`：邻域大小。 - `aperture_size`：Sobel算子的大小，默认值为3。 ##### CornerMinEigenVal `cvCornerMinEigenVal`函数计算每个像素处最小的特征值，这可用于快速角点检测。 - **函数原型**： ```c++ void cvCornerMinEigenVal(const CvArr* src, CvArr* dst, int block_size, int aperture_size = 3); ``` - **参数说明**： - `src`：输入图像。 - `dst`：输出图像，每个像素包含最小特征值。 - `block_size`：邻域大小。 - `aperture_size`：Sobel算子的大小，默认值为3。 ##### CornerHarris `cvCornerHarris`函数根据Harris角点检测算法计算每个像素处的响应函数值。 - **函数原型**： ```c++ void cvCornerHarris(const CvArr* src, CvArr* dst, int block_size, int aperture_size = 3, double k = 0.04); ``` - **参数说明**： - `src`：输入图像。 - `dst`：输出图像，每个像素包含响应函数值。 - `block_size`：邻域大小。 - `aperture_size`：Sobel算子的大小，默认值为3。 - `k`：Harris角点检测算法中的常数，默认值为0.04。 ##### FindCornerSubPix `cvFindCornerSubPix`函数用于在给定区域内细化角点的位置。 - **函数原型**： ```c++ void cvFindCornerSubPix(const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners, int count, CvSize win, CvSize zero_zone, const CvTermCriteria* criteria); ``` - **参数说明**： - `image`：输入图像。 - `corners`：角点坐标数组。 - `count`：角点数量。 - `win`：搜索区域的大小。 - `zero_zone`：零区的大小。 - `criteria`：迭代停止条件。 ##### GoodFeaturesToTrack `cvGoodFeaturesToTrack`函数用于寻找图像中的良好特征点，这些特征点通常是角点。 - **函数原型**： ```c++ void cvGoodFeaturesToTrack(const CvArr* image, CvSeq* corners, int max_corners, double quality_level, double min_distance, const CvArr* mask = 0, int block_size = 3, bool use_harris = false, double k = 0.04); ``` - **参数说明**： - `image`：输入图像。 - `corners`：找到的特征点列表。 - `max_corners`：最大特征点数量。 - `quality_level`：质量水平阈值。 - `min_distance`：最小距离。 - `mask`：可选掩码。 - `block_size`：邻域大小，默认值为3。 - `use_harris`：是否使用Harris角点检测算法，默认为false。 - `k`：Harris角点检测算法中的常数，默认值为0.04。以上介绍了OpenCV中梯度、边缘和角点检测相关的函数，这些函数在计算机视觉和图像处理任务中非常有用。通过合理地组合使用这些函数，可以实现复杂而高效的图像分析任务。接下来，我们将继续探讨其他图像处理功能，如采样、插值、几何变换等。

自适应阈值是一种图像处理技术，它可以根据图像的局部特征来自动调整阈值，从而更好地分割图像。在OpenCV中，可以使用adaptivethreshold函数来实现自适应阈值处理。该函数需要输入原始图像、输出图像、阈值类型、自适应方法、块大小和常数等参数。通过调整这些参数，可以实现不同的自适应阈值处理效果。

阅读全文

opencv adaptivethreshold

相关推荐

Python与OpenCV实现自适应阈值化处理

Opencv中阀值处理技术学习笔记

opencv adaptivethreshold函数

opencv adaptiveThreshold函数

c++opencv adaptiveThreshold后的图像怎么提取轮廓

使用opencv中adaptiveThreshold函数实现对彩色图像动态阈值分割

使用opencv中adaptiveThreshold函数实现对三幅测试图像动态阈值分割

opencvsharp的AdaptiveThreshold讲解

图像处理-基于OpenCV实现的图像分割算法实现之AdaptiveThreshold.zip

034_OpenCV 區域閾值(adaptiveThreshold) _ 阿洲的程式教學1

AdaptiveThreshold.zip

OpenCV影像处理：区域阈值(adaptiveThreshold)详解

python实现opencv里的cv2.adaptiveThreshold()函数源码

cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\thresh.cpp:1674: error: (-215:Assertion failed) src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::adaptiveThreshold'

python adaptiveThreshold

讲解adaptiveThreshold

cv2.error: OpenCV(4.5.3) C:\Users\runneradmin\AppData\Local\Temp\pip-req-build-c2l3r8zm\opencv\modules\imgproc\src\thresh.cpp:1677: error: (-215:Assertion failed) blockSize % 2 == 1 && blockSize > 1 in function 'cv::adaptiveThreshold'

adaptivethreshold函数详解

最新推荐

Python实现将照片变成卡通图片的方法【基于opencv】

opencv python如何实现图像二值化

opencv提取外部轮廓并在外部加矩形框

OpenCV识别提取图像中的水平线与垂直线

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告 显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

管理建模和仿真的文件

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

精细金属掩模板(FMM)行业研究报告显示技术核心部件FMM材料产业分析与市场应用