看了很多很坑的文章。

呵呵哒。而且基本上都是一个地方转载的,英文翻译我用你单独给一个词条么?就不能负点儿责?

cvThreshold(img4, img3, 0, 128, CV_THRESH_OTSU);

过于这个函数搜索的结果,真的是哪哪儿都是同样的描述,而且根本不是给人写的。

下面是亲测的实验结果。

/* Applies fixed-level threshold to grayscale image.把固定阈值应用到灰度图上

This is a basic operation applied before retrieving contours

在检索轮廓前这是一个基本操作。

第一个参数表示灰度图中可以被判定为白色的最低标准,如果灰度图中的数值大于threshold那么就可以被认定为白色。

max_value决定越过阈值的点的亮度,或者说是从0-255中间挑一个亮度进行显示。如果是255就是白的。如果是0就是黑的,中间表示不同程度的灰

threshold_type

0是亮度过线的按照max_value进行显示

1是亮度没过线的按找到max_value显示

2是 值大于阈值的话,是阈值,也就是不能最亮按照阈值显示

3 值大于阈值的话是值,否则是0,也就是限了能通过的最低限,你有多亮,就显示多亮,就像成绩一样,可以不合格,不合格就悲剧,但是成绩合格的话,有多高算多高。不限高分

4高分按0显示,低分有多低显示多低。

7 那个参数不是给这个设计的,进去会报错

CV_THRESH_OTSU  是8 进去的话,通过 Otsu 算法自行选择阈值,此时对于threshold的设定不在起作用。

*/

CVAPI(double)  cvThreshold( const CvArr*  src, CvArr*  dst,

double  threshold, double  max_value,

int threshold_type );

#include <cv.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>//这句代码出现在第一行会报错,你信不信!!! using namespace cv;
using namespace std; int main()
{
// 读入一张图片(游戏原画)
//Mat img = imread("1.png",1);
//Mat img2 = cvCreateMat(img.rows, img.cols, CV_8UC1); //IplImage * img = cvLoadImage("1.png");
IplImage *img = cvLoadImage("lena.jpg");
IplImage * img2 = cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height), , );//
IplImage * img3 = cvCreateImage(cvSize(img->width, img->height), , );//
IplImage * img4 = cvCreateImage(cvSize(img->width, img->height), , ); cvCvtColor(img, img2, CV_BGR2GRAY);//要亮一些
cvCvtColor(img, img4, CV_RGB2GRAY);
cvThreshold(img4, img3, , , CV_THRESH_OTSU);
cvShowImage("s", img);
cvShowImage("s2", img2);
cvShowImage("s3", img3);
//1.png 165646
//1.jpg 9437184
// 创建一个名为 "游戏原画"窗口
//cout << img->depth << endl;
//cout << img.elemSize() << endl;
//cout << img.size().width << endl;
//cout << img.cols << endl;
//cout << img.depth() << endl; waitKey(); }
cvThreshold(img4, img3, 0, 128, CV_THRESH_OTSU);
为了自己能够跑起来这样一个函数建议输入的数值顺序是:
100 128 0
然后只更改第一个参数50、150 200
然后基本了解第一个所谓阈值的参数
然后更改第二个参数
50 255
了解第二个参数max_value
第三个是类型。
这个先试0然后试1 然后 条件表达式就能理解了。

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