请写出对图像进行二值化处理的代码
时间: 2023-03-25 08:04:20 浏览: 66
以下是对图像进行二值化处理的代码:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat binaryImage;
threshold(image, binaryImage, 128, 255, THRESH_BINARY);
imshow("Binary Image", binaryImage);
waitKey();
return ;
}
```
这段代码使用 OpenCV 库对图像进行二值化处理,将灰度值大于 128 的像素设为 255,灰度值小于等于 128 的像素设为 ,得到二值化后的图像。
相关问题
写出先对图像进行灰度化处理再进行自适应阈值二值化处理的matlab代码
稍等,让我帮您找找相关的代码。
下面是先对图像进行灰度化处理再进行自适应阈值二值化处理的Matlab代码:
```
% 读取图像
img = imread('your_image.jpg');
% 对图像进行灰度化处理
gray_img = rgb2gray(img);
% 自适应阈值二值化处理
bw_img = imbinarize(gray_img,'adaptive','Sensitivity',0.2);
% 显示处理后的图像
imshow(bw_img);
```
请注意,代码中的`your_image.jpg`需要替换为您自己的图像文件名。另外,如果您想要调整自适应阈值二值化处理的参数,可以修改代码中的`Sensitivity`值。
希望以上代码能够帮到您!
对二值化处理后的图像进行边缘轮廓检测,请写出相应的代码
以下是基于Python语言的OpenCV库进行边缘轮廓检测的代码:
```python
import cv2
# 读取二值化图像文件
img = cv2.imread("binary_image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 执行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
# 显示边缘检测结果
cv2.imshow("Edge Detection Result", edges)
cv2.waitKey()
```
代码中,首先使用 `cv2.imread()` 函数读取了一个二值化的图像文件(例如“binary_image.png”),赋值给变量 `img`。然后使用 `cv2.Canny()` 函数对该图像进行边缘检测,其中第二个和第三个参数分别表示边缘像素的阈值下限和上限。最后,使用 `cv2.imshow()` 函数将边缘检测结果显示在窗口中,并使用 `cv2.waitKey()` 函数等待用户按下任意键关闭窗口。