cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化

CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值。

OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义):

/* Threshold types */
enum
{
CV_THRESH_BINARY =0, /* value = value > threshold ? max_value : 0 */
CV_THRESH_BINARY_INV =1, /* value = value > threshold ? 0 : max_value */
CV_THRESH_TRUNC =2, /* value = value > threshold ? threshold : value */
CV_THRESH_TOZERO =3, /* value = value > threshold ? value : 0 */
CV_THRESH_TOZERO_INV =4, /* value = value > threshold ? 0 : value */
CV_THRESH_MASK =7,
CV_THRESH_OTSU =8 /* use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value;
combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values */
}

OpenCV图像的全局阈值二值化函数(OTSU)的更多相关文章

  1. 【转】Emgu CV on C# (五) —— Emgu CV on 局部自适应阈值二值化

    局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自< ...

  2. [转载+原创]Emgu CV on C# (五) —— Emgu CV on 局部自适应阈值二值化

    局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自< ...

  3. [转载+原创]Emgu CV on C# (四) —— Emgu CV on 全局固定阈值二值化

    重点介绍了全局二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数)  1.概述 图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也 ...

  4. 【转载】opencv 二值化函数——cv2.threshold

    https://blog.csdn.net/weixin_38570251/article/details/82079080 threshold:固定阈值二值化, ret, dst = cv2.thr ...

  5. Win8MetroC#数字图像处理--2.2图像二值化函数

    原文:Win8MetroC#数字图像处理--2.2图像二值化函数 [函数代码] /// <summary> /// Binary process. /// </summary> ...

  6. 二值化函数cvThreshold()参数CV_THRESH_OTSU的疑惑【转】

    查看OpenCV文档cvThreshold(),在二值化函数cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max ...

  7. 图像处理------基于Otsu阈值二值化

    一:基本原理 该方法是图像二值化处理常见方法之一,在Matlab与OpenCV中均有实现. Otsu Threshing方法是一种基于寻找合适阈值实现二值化的方法,其最重 要的部分是寻找图像二值化阈值 ...

  8. Wellner 自适应阈值二值化算法

    参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral I ...

  9. opencv-python图像二值化函数cv2.threshold函数详解及参数cv2.THRESH_OTSU使用

    cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(i ...

随机推荐

  1. 灾难 bzoj 2815

    灾难(1s 128MB)catas [样例输入] 5 0 1 0 1 0 2 3 0 2 0 [样例输出] 4 1 0 0 0 题解: 主要算法:拓扑排序:最近公共祖先(Lca): 先跑出拓扑序 我们 ...

  2. Lambda 表达式递归用法实例

    注意: 使用Lambda表达式会增加额外开销,但却有时候又蛮方便的. Windows下查找子孙窗口实例: HWND FindDescendantWindows(HWND hWndParent, LPC ...

  3. 图表插件Charts.js的使用

    Charts.js的介绍自行百度 首先下载Charts.js,官网:http://chartjs.cn/ charts.js 托管在了github上,下载下来后加解压出src中的文件即可.其中有cha ...

  4. 你搞懂 ORACLE、 SQLSERVER、MYSQL与DB2的区别了吗

    ORACLE. SQLSERVER.MYSQL与DB2的区别--平台性:    Oracle.MYSQL与DB2可在所有主流平台上运行:    SQL Server只能在Windows下运行: --安 ...

  5. Django Admin 录入中文错误解决办法

    如果报错....for column 'object_repr' at row 1.就找到此列所在表为django_admin_log,然后插入: ALTER TABLE django_admin_l ...

  6. [deviceone开发]-动态添加组件add方法的示例

    一.简介 这个示例详细介绍ALayout的add方法的使用(原理也适用于Linearlayout),以及add上去的新ui和已有的ui如何数据交换,初学者推荐.二.效果图 三.相关下载 https:/ ...

  7. HTTPS和HTTP的区别

    (转自:http://www.php100.com/html/it/biancheng/2015/0209/8582.html) 总的来说,http效率更高,https安全性更高. 首先谈谈什么是HT ...

  8. 移动端web开发——视口

    本篇主要是记录一下移动端视口的分类说明和其它的一些知识.在开始之前,先看一个典型的例子: <meta name="viewport" content="width= ...

  9. SharePoint Designer 2013 连接 Office 365 必需安装2个SP

    第一个: 32位电脑安装链接:http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyId=278a31eb-0cf9-4b30-a670-9c9d ...

  10. [Deprecated!] Android开发案例 - 微博正文

    Deprecated! 更好的实现方式: 使用 android.support.design.widget.CoordinatorLayout. 本文详细介绍如何实现如下图中的微博正文页面效果, 其中 ...