c++版opencv如何使用THRESH_TRTANGLE计算自动阈值

在C++版OpenCV中，可以使用cv::threshold函数来计算自动阈值，其中参数type可以设置为cv::THRESH_TRIANGLE。

具体实现如下：

cv::Mat srcImage = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat dstImage;
double thresh = cv::threshold(srcImage, dstImage, 0, 255, cv::THRESH_TRIANGLE);

其中，srcImage是输入的灰度图像，dstImage是计算后的二值化图像，thresh是自动计算得到的阈值。

需要注意的是，THRESH_TRIANGLE只适用于单峰图像，对于存在多个峰值的图像，可能会得到不理想的结果。

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如何使用c++版opencv自动求图像的全局阈值并进行二值化

可以使用以下步骤来自动求图像的全局阈值并进行二值化：

1. 读入图像：使用OpenCV中的cv::imread函数读入图像数据。

2. 转换为灰度图像：使用OpenCV中的cv::cvtColor函数将图像转换为灰度图像。

3. 计算全局阈值：使用OpenCV中的cv::threshold函数计算全局阈值。可以指定阈值类型为cv::THRESH_OTSU，这样可以自动计算全局阈值。

4. 二值化图像：使用OpenCV中的cv::threshold函数将灰度图像进行二值化。将阈值类型设置为cv::THRESH_BINARY即可。

下面是示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读入图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 转换为灰度图像
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 计算全局阈值
    double thresholdValue = cv::threshold(gray, gray, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    // 二值化图像
    cv::threshold(gray, gray, thresholdValue, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 显示结果
    cv::imshow("Result", gray);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

注意，这里使用了cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU来指定阈值类型，这样可以同时使用二值化和自动计算全局阈值。如果想要手动指定阈值，可以使用cv::THRESH_BINARY和cv::THRESH_BINARY_INV来分别表示二值化和反二值化操作，并指定阈值。

中文opencv THRESH_OTSU

THRESH_OTSU是OpenCV中的一个阈值化方法，它是一种自适应的二值化方法。在图像处理中，阈值化是将图像分成两个部分的操作，一部分是高于阈值的像素，另一部分是低于阈值的像素。THRESH_OTSU方法通过计算图像的灰度直方图和类间方差最大化来自适应地确定阈值。这种方法通常用于处理具有明显双峰灰度分布的图像。