使用OpenCV实现动态阈值分割与轮廓提取技术

资源摘要信息:"阈值分割和轮廓提取 动态提取阀值实现轮廓的提取 使用opencv库.zip" 知识点1：阈值分割 阈值分割是图像处理中的一种基本方法，主要用于将图像转化为二值图像，即将图像中的每个像素点的值设定为0或255。这种方法的关键在于阈值的选择，通常有全局阈值和局部阈值两种方法。全局阈值对于整幅图像都采用同一个值，而局部阈值则根据图像的不同区域采用不同的阈值。 知识点2：动态提取阀值 动态提取阀值是阈值分割的一种改进方法。这种方法可以根据图像的局部特性动态地确定阈值，从而更准确地提取出图像中的感兴趣区域。动态提取阀值的方法有很多，如Otsu方法、最大熵方法等。 知识点3：轮廓提取 轮廓提取是图像处理中的一种重要技术，主要用于提取图像中的感兴趣区域的边界。轮廓提取的方法也有很多，如基于边缘检测的轮廓提取、基于区域生长的轮廓提取等。其中，基于边缘检测的轮廓提取方法是通过检测图像中的边缘来提取轮廓，这种方法的准确性较高，但是计算量较大。 知识点4：opencv库 opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉相关的函数和算法。opencv广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别等领域。在阈值分割和轮廓提取中，opencv提供了多种阈值分割函数和轮廓提取函数，可以方便地实现各种图像处理算法。 以上知识点均来源于给定文件信息，文件标题和描述中均提到了"阈值分割和轮廓提取"以及"动态提取阀值实现轮廓的提取"，并且指出了使用opencv库。而文件名"阈值分割和轮廓提取"也与知识点1和知识点3相关。