在opencv2中,threshold函数可以进行阈值化操作. double threshold( const Mat& src, Mat& dst, double thresh,double maxVal, int thresholdType ); 参数: src:原图像. dst:结果图像. thresh:当前阈值. maxVal:最大阈值,一般为255. thresholdType:阈值类型,主要有下面几种: , THRESH_BINARY_INV=, THRESH_TRUNC=,…

一.图像阈值化简介 二.固定阈值 三.自适应阈值 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void main(){ Mat src=imread();//以灰度模式读入 Mat dst; //threshold(src,dst,100,255,CV_THRESH_BINARY); //adaptiveThreshold(src,dst,255,CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,CV_THRESH_BINARY,11,5…

在图像处理中阈值化操作,从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体).这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割.opencv的二值化操作函数,如果你是一位经验丰富的专业人员,可以发现阈值化操作有很多小技巧,不只是单单调用二值化操作函数,就完成阈值化操作,往往还是结合形态学处理. 阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法,比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作.opencv2和opencv3中提供了直接阈值化操作…

在opencv2中,可能使用blur对图像进行平滑处理,这种方法就是最简单的求平均数. 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理的用途有很多, 但是在很多地方我们仅仅关注它减少噪声的功用. 平滑处理时需要用到一个 滤波器 . 最常用的滤波器是 线性 滤波器. ,-),int borderType=BORDER_DEFAULT ); 参数: src:原图像. dst:目标图像. ksize:定义滤波器的大小.如Size(3,3). anchor:指定锚点位置(被平滑点…

一.函数简介 1.threshold-图像简单阈值化处理 函数原型:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) src:图像矩阵 thresh:阈值 maxVal:像素最大值 type:阈值化类型 2.adaptiveThreshold-图像自适应阈值化处理 函数原型:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None) sr…

在opencv2中,flip函数用来进行图片的翻转,包括水平翻转,垂直翻转,以及水平垂直翻转. void flip(const Mat& src, Mat& dst, int flipCode); 参数: src:原图像. dst:翻转后的图像 flipCode:翻转代码,int型.0代表垂直翻转,1代表水平翻转,-1代表垂直和水平翻转. flip(src,dst1,); //垂直翻转 flip(src,dst2,); //水平翻转 flip(src,dst3,-); //垂直和水平翻转…

图像腐蚀和图像膨胀是图像中两种最基本形态学操作. ,-), ,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); ,-), ,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); 可见,腐蚀和膨胀的参数完全一样. 参数: src:原…

Threshold 代码如下 static void Main(String[] args) { Mat img = CvInvoke.Imread(@"C:\Users\dell\Pictures\facesGray.png", ImreadModes.Grayscale); Mat dst = new Mat(); ; ; CvInvoke.Threshold(img, dst, thresholdValue, max, ThresholdType.Binary); CvInvok…

图像阈值化的基本思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中每个元素是低于还是高于阈值而进行一些处理. cvThreshold()函数如下: double cvThreshold( CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ) cvShold函数只能处理8位或者浮点灰度图像,目标图像必须与源图像一致,或者为8为图像 . 实现阈值化的代码如下: #include "stdafx.h…

在图像阈值化操作中,更关注的是从二值化图像中,分离目标区域和背景区域,但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果.而自适应阈值,则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处: 1. 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的. 2. 亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小. 3. 不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值. 函数原型 . void ad…