图像的二值化分割,最重要的就是计算阈值

阈值的计算方法很多,基本分为两类,全局阈值与自适应阈值

OTSU、Triangle







#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace std; int main(int argc, char** argv)
{
Mat src = imread("f:/images/shuang001.jpg");
if (src.empty())
{
printf("Could not find the image!\n");
return -1;
} namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input", src); Mat gray, binary;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
imshow("gray", gray); // 均值分割
Scalar m = mean(gray);
printf("means: %.2f\n", m[0]);
threshold(gray, binary, m[0], 255, THRESH_BINARY);
imshow("binary", binary); // 直方图
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
imshow("THRESH_OTSU", binary); threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_TRIANGLE);
imshow("THRESH_TRIANGLE", binary); waitKey(0);
destroyAllWindows(); return 0;
}

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