用c++写一个opencv二值化图片的例子

以下是使用OpenCV库和C语言编写的二值化图像的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("example.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 进行二值化处理
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(img, binary, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 显示原图和二值化图像
    cv::imshow("Original", img);
    cv::imshow("Binary", binary);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

在此示例中，我们首先使用OpenCV的`imread`函数读取图像。然后，我们使用`threshold`函数将图像转换为二值图像。`threshold`函数的参数包括输入图像、阈值、最大值和阈值类型。最后，我们使用`imshow`函数显示原始图像和二值化图像，并使用`waitKey`函数等待用户按下键盘上的任意键来结束程序。

相关问题

opencv c＋＋ 二值化

OpenCV是一个开源计算机视觉库，它可以在Python中进行图像处理。图像二值化是一种图像处理方法，用于将灰度图像转换为黑白图像。

在OpenCV中，可以使用cv2.threshold()函数进行图像二值化。该函数有三个参数：第一个是输入图像，第二个是阈值，第三个是最大值。当灰度值大于阈值时，将对应像素点赋值为最大值，否则赋值为0。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读入灰度图像
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图像二值化
threshold_value = 128
(T, img_threshold) = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示结果
cv2.imshow("img_threshold", img_threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，阈值被设置为128，最大值被设置为255，这意味着所有灰度值大于128的像素点都将被赋值为255，其他像素点都将被赋值为0。

opencv c++ 二值化

在OpenCV库中，二值化是一种图像处理技术，通常用于将灰度图像转换为黑白两色（二进制）图像。这一步骤有助于简化图像分析，突出重要的特征或者去除噪声。在C++中，可以使用`cv::threshold()`函数来进行二值化操作。

以下是基本步骤：

#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat img; // 假设img是一个已经读取的灰度图像
cv::Mat binaryImage;

// 定义阈值范围，比如0-127对应白色，128及以上对应黑色
double thresholdValue = 128;
cv::THRESH_BINARY, // 使用二值化方法
     toZero, // 输出图像小于阈值的地方变为0，大于等于阈值的地方不变
     binaryImage, // 输出结果
     thresholdValue); // 阈值

imshow("Original Image", img);
imshow("Binary Image", binaryImage);
waitKey();

在这个例子中，`cv::THRESH_BINARY`表示简单的二值化，`toZero`意味着像素低于阈值的地方设置为黑色（即0）。你可以调整阈值、二值化方法（如`cv::THRESH_BINARY_INV`反相等）来适应特定的应用需求。