使用OpenCV进行图像二值化的简易方法

"本文介绍如何使用OpenCV库对图像进行二值化处理，与传统的Windows API相比，OpenCV提供了更为便捷的方法。以下是一个基于OpenCV的C++代码示例，展示了如何实现二值化操作。" 在计算机视觉领域，图像二值化是一种常见的预处理技术，它将图像转化为只有两种色调的黑白图像，即黑色和白色，通常用于文本识别、物体轮廓提取、边缘检测等场景。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数，包括图像二值化的功能。 在给定的代码中，首先引入了OpenCV所需的头文件`<opencv2/opencv.hpp>`（注意，实际项目中应该使用现代OpenCV的包含方式，而不是旧版本的`<cv.h>`, `<highgui.h>` 和 `<cxcore.h>`），然后定义了一个主函数`main()`。在这个函数中，首先加载了一张名为“lena.jpg”的图像，使用`cvLoadImage()`函数，参数 `-1` 表示保持原图像的彩色信息。 接着，创建了一个与原始图像同样大小的新图像`biimg`，用于存储二值化后的结果。新图像的深度和通道数与原始图像相同，确保能正确存储颜色信息。 为了实现二值化，代码遍历了原始图像的每个像素，使用`cvGet2D()`函数获取像素值，并计算RGB三个通道的平均值`sum`。如果平均值大于128（这是常见的阈值选择，可以根据实际图像调整），则认为该像素点属于亮部，将其设置为白色（255）；否则，视为暗部，设为黑色（0）。这里使用`cvSet2D()`函数更新新图像的像素值。 最后，使用`cvSaveImage()`保存二值化后的图像，`cvNamedWindow()`和`cvShowImage()`分别创建并显示两个窗口，展示原图和二值化后的图像。`cvWaitKey(0)`暂停程序，等待用户按键，然后关闭窗口并释放图像资源。 这个示例清晰地展示了如何使用OpenCV进行图像二值化，但需要注意的是，OpenCV提供了更高级的函数，如`threshold()`，可以更简洁地完成同样的任务。例如： ```cpp cv::Mat img = cv::imread("lena.jpg"); cv::Mat binary_img; cv::threshold(img, binary_img, 128, 255, cv::THRESH_BINARY); cv::imwrite("new.jpg", binary_img); ``` 这段代码使用`cv::threshold()`函数，其四个参数分别为输入图像、输出图像、阈值、最大值和阈值类型。在这里，使用了二值阈值类型`cv::THRESH_BINARY`，使得像素值大于128的变为255，小于或等于128的变为0，实现了相同的二值化效果。