自适应二值化介绍:

二值化算法是用输入像素的值I与一个值C来比较,根据比较结果确定输出值。

自适应二值化的每一个像素的比较值C都不同,比较值C由这个像素为中心的一个块范围计算在减去差值delta得到。

C的常用计算方法有两种:

  1.平均值减去差值delta(使用盒过滤boxfilter,性能会非常不错)

  2.高斯分布加权和减去差值delta (使用高斯滤波GaussionBlur)

  只要高兴用什么其他方法都行。

最后,总算法就是用每一个像素的灰度值I,与所对应的比较值C,确定结果输出到对应的像素。

举个例子:如果使用平均值方法,平均值mean为190,差值delta为30。那么灰度小于160的像素为0,大于等于160的像素为255。如下图:

如果是反向二值化,如下图:

delta选择负值也是可以的。

opencv中adaptiveThreshold函数分析:

参数:

  _src      要二值化的灰度图
  _dst      二值化后的图
  maxValue  二值化后要设置的那个值
  method   块计算的方法(ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 平均值,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 高斯分布加权和)
  type      二值化类型(CV_THRESH_BINARY 大于为最大值,CV_THRESH_BINARY_INV 小于为最大值)
  blockSize  块大小(奇数,大于1)
  delta     差值(负值也可以)

源码和注释如下:

/** @brief 自适应二值化
*@param _src 要二值化的灰度图
*@param _dst 二值化后的图
*@param maxValue 二值化后要设置的那个值
*@param method 块计算的方法(ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 平均值,ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 高斯分布加权和)
*@param type 二值化类型(CV_THRESH_BINARY 大于为最大值,CV_THRESH_BINARY_INV 小于为最大值)
*@param blockSize 块大小(奇数,大于1)
*@param delta 差值(负值也可以)
*/
void cv::adaptiveThreshold(InputArray _src, OutputArray _dst, double maxValue,
int method, int type, int blockSize, double delta)
{
Mat src = _src.getMat(); // 原图必须是单通道无符号8位
CV_Assert(src.type() == CV_8UC1); // 块大小必须大于1,并且是奇数
CV_Assert(blockSize % == && blockSize > );
Size size = src.size(); // 构建与原图像相同的图像
_dst.create(size, src.type());
Mat dst = _dst.getMat(); if (maxValue < )
{
// 二值化后值小于0,图像都为0
dst = Scalar();
return;
} // 用于比较的值
Mat mean; if (src.data != dst.data)
mean = dst; if (method == ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C)
// 计算平均值作为比较值
boxFilter(src, mean, src.type(), Size(blockSize, blockSize),
Point(-, -), true, BORDER_REPLICATE);
else if (method == ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C)
// 计算高斯分布和作为比较值
GaussianBlur(src, mean, Size(blockSize, blockSize), , , BORDER_REPLICATE);
else
CV_Error(CV_StsBadFlag, "Unknown/unsupported adaptive threshold method"); int i, j; // 将maxValue夹到[0,255]的uchar范围区间,用作二值化后的值
uchar imaxval = saturate_cast<uchar>(maxValue); // 根据二值化类型计算delta值
int idelta = type == THRESH_BINARY ? cvCeil(delta) : cvFloor(delta); // 计算生成每个像素差对应的值表格,以后查表就可以。但像素差范围为什么是768,我确实认为512已经够了
uchar tab[]; if (type == CV_THRESH_BINARY)
for (i = ; i < ; i++)
// i = src[j] - mean[j] + 255
// i - 255 > -idelta ? imaxval : 0
// = src[j] - mean[j] + 255 -255 > -idelta ? imaxval : 0
// = src[j] > mean[j] - idelta ? imaxval : 0
tab[i] = (uchar)(i - > -idelta ? imaxval : );
else if (type == CV_THRESH_BINARY_INV)
for (i = ; i < ; i++)
// i = src[j] - mean[j] + 255
// i - 255 <= -idelta ? imaxval : 0
// = src[j] - mean[j] + 255 - 255 <= -idelta ? imaxval : 0
// = src[j] <= mean[j] - idelta ? imaxval : 0
tab[i] = (uchar)(i - <= -idelta ? imaxval : );
else
CV_Error(CV_StsBadFlag, "Unknown/unsupported threshold type"); // 如果连续,加速运算
if (src.isContinuous() && mean.isContinuous() && dst.isContinuous())
{
size.width *= size.height;
size.height = ;
} // 逐像素计算src[j] - mean[j] + 255,并查表得到结果
for (i = ; i < size.height; i++)
{
const uchar* sdata = src.data + src.step*i;
const uchar* mdata = mean.data + mean.step*i;
uchar* ddata = dst.data + dst.step*i; for (j = ; j < size.width; j++)
// 将[-255, 255] 映射到[0, 510]然后查表
ddata[j] = tab[sdata[j] - mdata[j] + ];
}
}

源码很短小精悍,但查找表为什么是768的大小?512应该足够了:(

使用场景:

对灰度车牌图像做处理或阴阳车牌处理,效果比较行。blockSize根据算法确定。

    Mat src = imread("d:\\src.jpg", );
Mat bw;
adaptiveThreshold(src, bw, , CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, , );

      原图的处理结果

OTUS二值化结果

自适应二值化结果,去掉一些错误区域还算完美。

转载请注明出处,谢谢~

adaptiveThreshold自适应二值化源码分析的更多相关文章

  1. Java 序列化和反序列化(二)Serializable 源码分析 - 1

    目录 Java 序列化和反序列化(二)Serializable 源码分析 - 1 1. Java 序列化接口 2. ObjectOutputStream 源码分析 2.1 ObjectOutputSt ...

  2. [UGUI]图文混排(二):Text源码分析

    UGUI源码: https://bitbucket.org/Unity-Technologies/ui/downloads/?tab=tags 首先下载一份UGUI源码,这里我下载的版本是5.3.2f ...

  3. 跟厂长学PHP7内核(二):源码分析的环境与工具

    本文主要介绍分析源码的方式,其中包含环境的搭建.分析工具的安装以及源码调试的基本操作. 一.工具清单 PHP7.0.12 GDB CLion 二.源码下载及安装 $ wget http://php.n ...

  4. Flink源码阅读(二)——checkpoint源码分析

    前言 在Flink原理——容错机制一文中,已对checkpoint的机制有了较为基础的介绍,本文着重从源码方面去分析checkpoint的过程.当然本文只是分析做checkpoint的调度过程,只是尽 ...

  5. [dpdk] 熟悉SDK与初步使用 (二)(skeleton源码分析)

    接续前节:[dpdk] 熟悉SDK与初步使用 (一)(qemu搭建实验环境) 程序逻辑: 运行参数: 关键API: 入口函数: int rte_eal_init(int argc, char **ar ...

  6. DataMatrix二维条码源码分析检测识别图像位置

    发布时间:2014-10-31 DataMatrix的代码结构和QR码基本相同: 其中Detector的功能还是从原始图像中找出符号码的部分,并且进行透视转换纠正扭曲. 其解码流程与QR码差不多,关键 ...

  7. keystone系列二:keystone源码分析

    六 keystone架构 6.1 Keystone API Keystone API与Openstack其他服务的API类似,也是基于ReSTFul HTTP实现的. Keystone API划分为A ...

  8. 【Zookeeper】源码分析之Watcher机制(二)

    一.前言 前面已经分析了Watcher机制中的第一部分,即在org.apache.zookeeper下的相关类,接着来分析org.apache.zookeeper.server下的WatchManag ...

  9. Java集合源码分析(二)Linkedlist

    前言 前面一篇我们分析了ArrayList的源码,这一篇分享的是LinkedList.我们都知道它的底层是由链表实现的,所以我们要明白什么是链表? 一.LinkedList简介 1.1.LinkedL ...

随机推荐

  1. 2017.2.28 activiti实战--第七章--Spring容器集成应用实例(五)普通表单

    学习资料:<Activiti实战> 第七章  Spring容器集成应用实例(五)普通表单 第六章中介绍了动态表单.外置表单.这里讲解第三种表单:普通表单. 普通表单的特点: 把表单内容写在 ...

  2. 手机APP脚本录制(LoadRunner 12)

    最近因项目需要,研究了下手机APP脚本录制方法,有需要的童鞋可参考使用! 方法1: 在手机网络中设置网络代理,使用LR12选择Mobile Application – HTTP/HTML协议中代理录制 ...

  3. apache的配置优化

    [APACHE的工作方式] prefork模式(默认)这个多路处理模块(MPM)实现了一个非线程型的.预派生的web服务器,它的工作方式类似于Apache 1.3.它适合于没有线程安全库,需要避免线程 ...

  4. NHibernate3剖析:Mapping篇之ConfORM实战(1):概览

    ORuM思想浮出 对于ORM(Object Relational Mapping)我们太熟悉了,可是我们从还有一个角度能够想象出ORuM(Object Relational un-Mapping)的思 ...

  5. jQuery Validate(一)

    jQuery Validate 插件为表单提供了强大的验证功能,让客户端表单验证变得更简单. 但是在学习的过程中,我也遇到了疑惑,网上的很多例子貌似都是依赖jquery.metadata.js这个库, ...

  6. C语言序列点问题总结(大多数高等教育C语言教学课程的漏洞)

    C语言序列点总结 2013年11月21于浙大华家池 C 语言副作用: (side effect)是指对数据对象或者文件的修改. 例如,语句 v = 99;的副作用是把 v 的值修改成 99. C语言序 ...

  7. Boost.Asio c++ 网络编程翻译(11)

    *_at方法 这些方法在一个流上面做随机存取操作.你来指定read和write操作从什么地方開始(offset): async_read_at(stream, offset, buffer [, co ...

  8. 【BZOJ3745】[Coci2015]Norma cdq分治

    [BZOJ3745][Coci2015]Norma Description Input 第1行,一个整数N: 第2~n+1行,每行一个整数表示序列a. Output 输出答案对10^9取模后的结果. ...

  9. 【BZOJ1604】[Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居 Treap+并查集

    [BZOJ1604][Usaco2008 Open]Cow Neighborhoods 奶牛的邻居 Description 了解奶牛们的人都知道,奶牛喜欢成群结队.观察约翰的N(1≤N≤100000) ...

  10. Vue 填坑系列(持续更新...)

    1.遇到页面显示不更新,数据已更新情况 vue-cli中: this.$nextTick(function () { this.x=x; })     以js引入vue的网页中: this.$set( ...