获取图片中的最大阈值和最小阈值
时间: 2024-02-17 18:29:08 浏览: 38
对于一张图片,要获取最大阈值和最小阈值,需要进行以下步骤:
1. 将图片转换为灰度图像,这可以通过使用OpenCV库中的cvtColor()函数实现。
2. 对灰度图像进行直方图均衡化,这可以通过使用OpenCV库中的equalizeHist()函数实现。
3. 使用OpenCV库中的minMaxLoc()函数获取灰度图像中像素值的最大值和最小值。
代码示例:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行直方图均衡化
equalized = cv2.equalizeHist(gray)
# 获取灰度图像中像素值的最大值和最小值
(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(equalized)
# 输出最大阈值和最小阈值
print('最小阈值:', minVal)
print('最大阈值:', maxVal)
```
需要注意的是,在使用minMaxLoc()函数时,需要传入直方图均衡化后的灰度图像,而不是原始的彩色图像。
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```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取图片
cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
// 转换为灰度图像
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 进行阈值处理
cv::Mat thresh;
cv::threshold(gray, thresh, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);
// 查找轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(thresh, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 绘制轮廓和最小外接矩形
cv::Mat result = img.clone();
for (const auto& contour : contours) {
cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(contour);
cv::Point2f pts[4];
rect.points(pts);
for (int i = 0; i < 4; ++i) {
cv::line(result, pts[i], pts[(i + 1) % 4], cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
}
}
// 显示结果
cv::imshow("result", result);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
上述代码中,我们首先读取一张图片,并将其转换为灰度图像。然后对灰度图像进行阈值处理,找到轮廓后,使用`cv::minAreaRect()`函数计算轮廓的最小外接矩形,并使用`cv::line()`函数绘制矩形的四条边。最后,将结果图像显示出来。
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