动态调整OpenCV 3.4.2阈值参数:滑动条实现图像二值化
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更新于2024-08-05
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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。
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