动态调整OpenCV 3.4.2阈值参数：滑动条实现图像二值化

本篇文章主要介绍了如何在OpenCV 3.4.2版本中利用滑动条动态调整图像阈值函数`threshold()`的参数。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而`threshold()`函数用于将输入图像转换为二值图像，通过指定阈值和操作方式，可以实现图像的分割。 首先，作者引入了必要的库，如`<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>`和`<opencv2/highgui/highgui.hpp>`，用于处理图像处理和用户界面。在这个例子中，特别提到了一个固定的阈值值70，这将在滑动条的回调函数`onChangeTrackBar()`中被动态改变。 `onChangeTrackBar()`函数是关键部分，它接受两个参数：滑动条的新位置（`int pos`）和一个指向原始图像的指针（`void* data`）。在函数内部，首先将`data`转换为`cv::Mat`类型的`srcImage`，然后调用`threshold()`函数，传入源图像、目标图像、滑动条的新位置（即新阈值）、最大值（这里是255，表示二值化的颜色深度），以及操作方式（1通常代表阈值比较，高于阈值的像素设置为白色，低于或等于阈值的设置为黑色）。 在`main()`函数中，程序首先读取图像`srcImage`，并将其转换为灰度图像`srcGray`。接着，创建一个名为"threshold"的窗口展示原始灰度图像。然后创建一个滑动条`createTrackbar()`，其名称为"pos"，范围从0到100，每当滑动条的位置变化时，就会调用`onChangeTrackBar()`函数，并传递当前灰度图像`srcGray`作为数据。 用户可以通过滑动这个滑动条来实时调整阈值，从而观察到图像二值化效果的变化。当滑动条移动，图像的分割界限也随之变化，这对于图像分析、边缘检测等应用场景非常有用。最后，`waitKey(0)`确保窗口保持打开状态，直到用户按下任意键，然后返回0表示程序正常退出。 这篇文章展示了如何在OpenCV 3.4.2中使用滑动条交互式地调整`threshold()`函数的参数，提供了灵活的图像处理工具，便于用户根据实际需求调整图像处理的效果。