C++opencv对图像中的像素灰度值进行遍历,将大于20的灰度值替换成0
时间: 2024-03-08 16:49:17 浏览: 22
可以使用以下代码对图像进行遍历,并将大于20的灰度值替换为0:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
int rows = image.rows;
int cols = image.cols;
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
if (image.at<uchar>(i, j) > 20) { // 判断灰度值是否大于20
image.at<uchar>(i, j) = 0; // 将大于20的灰度值替换为0
}
}
}
imshow("Processed Image", image); // 显示处理后的图像
waitKey(0);
return 0;
}
```
其中,`image.at<uchar>(i, j)`表示获取图像中第i行,第j列像素点的灰度值。如果灰度值大于20,则将该像素点的灰度值设为0。最后将处理后的图像显示出来即可。
相关问题
c++opencv遍历图像像素,将大于阈值的点置为255
好的,可以使用以下代码来遍历图像像素,并将大于阈值的像素点置为255:
```c++
// 读入图像
cv::Mat image = cv::imread("your_image_path");
// 设定阈值
int threshold_value = 100;
// 遍历图像像素
for (int i = 0; i < image.rows; i++) {
for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
// 访问像素点
cv::Vec3b pixel = image.at<cv::Vec3b>(i, j);
// 计算像素点的灰度值
int gray_value = (int)(0.299 * pixel[2] + 0.587 * pixel[1] + 0.114 * pixel[0]);
// 判断像素点是否大于阈值
if (gray_value > threshold_value) {
// 将像素点置为255
image.at<cv::Vec3b>(i, j) = cv::Vec3b(255, 255, 255);
}
}
}
```
这里假设输入的是一张彩色图像,需要将其转换为灰度图像来计算像素点的灰度值。如果输入的是灰度图像,则不需要该步骤。
c++opencv去除图像中大于阈值的像素
你可以使用cv::threshold函数来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 读入原始图像并转换为灰度图像。
```c++
cv::Mat srcImg = cv::imread("input.png");
cv::Mat grayImg;
cv::cvtColor(srcImg, grayImg, cv::COLOR_BGR2GRAY);
```
2. 设定阈值,并使用cv::threshold函数将图像二值化。
```c++
int thresholdValue = 128; // 阈值设为128
cv::Mat binaryImg;
cv::threshold(grayImg, binaryImg, thresholdValue, 255, cv::THRESH_BINARY);
```
3. 遍历二值化后的图像,将大于阈值的像素值设为0。
```c++
int thresholdValue = 128; // 阈值设为128
for (int i = 0; i < binaryImg.rows; ++i)
{
for (int j = 0; j < binaryImg.cols; ++j)
{
if (binaryImg.at<uchar>(i, j) > thresholdValue)
{
binaryImg.at<uchar>(i, j) = 0;
}
}
}
```
4. 显示处理后的图像。
```c++
cv::imshow("output", binaryImg);
cv::waitKey(0);
```
注意:上述代码仅作为示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改。