传奇网站传奇,wordpress访问人数统计,天元建设集团有限公司项目,北京网站建设 和君固定阈值操作#xff1a; Threshold()函数
cv::threshold() 函数是OpenCV中用于执行固定阈值二值化操作的函数。它可以用来将图像中的像素值根据用户定义的阈值转换为二进制值#xff08;0或255#xff09;#xff0c;以便进行图像分割、物体检测和特征提取等任务。
cv::…固定阈值操作 Threshold()函数
cv::threshold() 函数是OpenCV中用于执行固定阈值二值化操作的函数。它可以用来将图像中的像素值根据用户定义的阈值转换为二进制值0或255以便进行图像分割、物体检测和特征提取等任务。
cv::threshold() 函数的基本语法如下
double cv::threshold(cv::InputArray src, // 输入图像cv::OutputArray dst, // 输出图像double thresh, // 阈值double maxval, // 阈值以上像素的新值int type // 阈值类型
);参数解释
src输入图像应为单通道灰度图像。dst输出图像函数将处理后的图像存储在这里。thresh阈值用于将像素分为两类。像素值大于等于阈值将被赋予 maxval 值小于阈值的将被赋予0。maxval阈值以上像素的新值通常为255。type阈值类型用于指定阈值化的方式常见的类型包括 cv::THRESH_BINARY二值化、cv::THRESH_BINARY_INV反二值化、cv::THRESH_TRUNC截断、cv::THRESH_TOZERO设为零、cv::THRESH_TOZERO_INV反向设为零等。
以下是一个简单的示例代码演示如何使用 cv::threshold() 函数对图像进行二值化
#include opencv2/opencv.hppint main() {cv::Mat image cv::imread(input_image.jpg, cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (image.empty()) {std::cerr Failed to open the image! std::endl;return -1;}// 设置阈值和阈值类型double thresholdValue 128;double maxVal 255;int thresholdType cv::THRESH_BINARY; // 二值化// 应用阈值操作cv::Mat thresholdedImage;cv::threshold(image, thresholdedImage, thresholdValue, maxVal, thresholdType);// 显示处理后的图像cv::imshow(Thresholded Image, thresholdedImage);cv::waitKey(0);return 0;
}使用相机实时处理二值化反二值化截断设为零反向设为零
#include opencv2/opencv.hpp// 回调函数用于处理滑动条变化
void onThresholdChange(int thresholdType, void* userdata) {cv::Mat* inputImage static_castcv::Mat*(userdata);// 初始化阈值和阈值类型int thresholdValue 128;int maxVal 255;// 应用不同类型的阈值操作switch (thresholdType) {case 0: // 二值化cv::threshold(*inputImage, *inputImage, thresholdValue, maxVal, cv::THRESH_BINARY);break;case 1: // 反二值化cv::threshold(*inputImage, *inputImage, thresholdValue, maxVal, cv::THRESH_BINARY_INV);break;case 2: // 截断cv::threshold(*inputImage, *inputImage, thresholdValue, maxVal, cv::THRESH_TRUNC);break;case 3: // 设为零cv::threshold(*inputImage, *inputImage, thresholdValue, maxVal, cv::THRESH_TOZERO);break;case 4: // 反向设为零cv::threshold(*inputImage, *inputImage, thresholdValue, maxVal, cv::THRESH_TOZERO_INV);break;default:break;}// 显示处理后的图像cv::imshow(Thresholded Image, *inputImage);
}int main() {cv::VideoCapture cap(0); // 打开本地相机if (!cap.isOpened()) {std::cerr Failed to open the camera! std::endl;return -1;}cv::Mat frame;cap frame; // 读取一帧图像// 创建窗口cv::namedWindow(Thresholded Image);// 初始化阈值类型滑动条int initialThresholdType 0;cv::createTrackbar(Threshold Type, Thresholded Image, initialThresholdType, 4, onThresholdChange, frame);// 显示原始图像cv::imshow(Thresholded Image, frame);// 循环捕获并处理图像直到按下ESC键退出while (true) {int key cv::waitKey(10);if (key 27) // 按下ESC键退出循环break;cap frame; // 读取一帧图像// 实时更新阈值类型滑动条的值触发回调函数cv::setTrackbarPos(Threshold Type, Thresholded Image, initialThresholdType);// 显示原始图像// cv::imshow(Thresholded Image, frame);}// 关闭相机和窗口cap.release();cv::destroyAllWindows();return 0;
}
