c++opencv遍历图像像素,将大于阈值的点置为255
时间: 2024-03-20 12:43:18 浏览: 35
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。
相关问题
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。
c++opencv判断轮廓内像素点对比度是否大于阈值
可以按照以下步骤实现:
1. 对轮廓进行填充,生成一个二值图像。
2. 对二值图像进行腐蚀操作,使轮廓内像素点“膨胀”一定程度,避免对比度过低的像素点被误判。
3. 对原始图像进行灰度化。
4. 遍历轮廓内的像素点,计算其像素值与轮廓周围像素值的对比度,判断是否大于阈值。
5. 根据判断结果进行相应的处理。
以下是C++代码示例:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat image = imread("test.jpg"); // 读入原始图像
Mat gray; // 灰度图像
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
// 提取轮廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(gray, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 遍历每个轮廓
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
// 对轮廓进行填充,生成一个二值图像
Mat mask = Mat::zeros(gray.size(), CV_8UC1);
drawContours(mask, contours, i, Scalar(255), FILLED);
// 对二值图像进行腐蚀操作
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
erode(mask, mask, kernel);
// 遍历轮廓内的像素点
for (int j = 0; j < contours[i].size(); j++)
{
Point pt = contours[i][j];
// 计算像素点的对比度
double contrast = 0;
for (int k = -1; k <= 1; k++)
{
for (int l = -1; l <= 1; l++)
{
int x = pt.x + k;
int y = pt.y + l;
if (x >= 0 && x < gray.cols && y >= 0 && y < gray.rows && mask.at<uchar>(y, x) == 255)
{
double diff = abs(gray.at<uchar>(pt) - gray.at<uchar>(y, x));
contrast += diff;
}
}
}
contrast /= 9;
// 判断对比度是否大于阈值
double threshold = 20; // 阈值
if (contrast > threshold)
{
// 对比度大于阈值,进行相应的处理
// ...
}
}
}
return 0;
}
```