c++opencv 灰度图的二值化
时间: 2024-07-08 15:01:03 浏览: 41
在OpenCV中,二值化是一种图像处理技术,常用于将灰度图像转换为只有两个亮度级别的黑白图像,便于后续的边缘检测、形态学操作等。在C++中,使用OpenCV库进行灰度图的二值化可以通过以下几个步骤:
1. **读取和预处理图像**:
使用`cv::imread()`函数读取灰度图像,确保图像类型为`cv::Mat`,例如:
```cpp
cv::Mat img = cv::imread("input_gray.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
```
2. **选择阈值**:
你可以根据图像内容手动选择一个阈值,或者使用自动阈值方法如Otsu's方法(`cv::threshold()`函数):
```cpp
int threshold = cv::threshold(img, img, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
```
3. **二值化**:
使用选择的阈值将图像转换为二值图像,低于阈值的像素设为0(黑色),高于阈值的像素设为255(白色):
```cpp
img.setTo(cv::Scalar(255), img > threshold);
```
4. **检查结果**:
可以用`imshow()`函数显示处理后的图像,确认是否达到预期效果。
相关问题
opencv灰度图像二值化
引用\[1\]中的代码是使用OpenCV库对灰度图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先将彩色图像转换为灰度图像,然后使用阈值函数将灰度图像转换为二值图像。阈值函数将图像中大于阈值的像素点设为0(白色部分),小于阈值的像素点设为1(黑色部分)。最后,将二值图像保存并显示出来。
引用\[2\]中的代码也是使用OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,使用OTSU算法进行自动阈值化,将灰度图像转换为二值图像。最后,显示二值图像。
引用\[3\]中的代码是使用Python的OpenCV库对图像进行二值化的示例代码。在这段代码中,首先加载图像,然后将图像转换为灰度图像。接下来,遍历每个像素点,根据设定的阈值将像素点的灰度值设置为0或255,从而实现图像的二值化。最后,显示二值化后的图像。
综上所述,无论是使用C++还是Python,通过OpenCV库都可以对灰度图像进行二值化处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [opencv图像处理之灰度化和二值化](https://blog.csdn.net/AndroidAlvin/article/details/103307360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Opencv-图像灰度化、二值化](https://blog.csdn.net/u013828787/article/details/22859043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [OpenCV图像处理----图像的二值化](https://blog.csdn.net/bjsyc123456/article/details/124781982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
C++ OPENCV 临界二值化
根据提供的引用内容,临界二值化是图像二值化的一种方法,它将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,实现明显的只有黑和白的视觉效果[^1]。在临界二值化中,通过设定一个阈值,大于阈值的像素点被设为灰度极大值,小于阈值的像素点被设为灰度极小值,从而实现二值化。
以下是C++ OpenCV中实现临界二值化的代码示例:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
// 读取图像
Mat image = imread("image.jpg", 0); // 以灰度图像读取
// 应用临界二值化
Mat binary;
threshold(image, binary, 128, 255, THRESH_BINARY);
// 显示结果
imshow("Binary Image", binary);
waitKey(0);
return 0;
}
```
请注意,上述代码中的"image.jpg"是待处理的图像文件名,需要根据实际情况进行修改。该代码使用OpenCV库中的threshold函数,将灰度图像进行临界二值化处理,并显示结果图像。
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