(一)OpenCV图像处理基础_14_基本阈值操作

Jade ·

更新时间:2024-09-21

· 760 次阅读

阈值类型
①阈值二值化(threshold binary)
超过阈值部分取最大值，不超过阈值部分取最小值
②阈值反二值化(threshold binary Inverted)
超过阈值部分取最小值，不超过阈值部分取最大值
③截断 (truncate)
超过阈值部分变为阈值，不超过阈值部分不变
④阈值取零 (threshold to zero)
超过阈值部分置0，不超过阈值部分不变
⑤阈值反取零 (threshold to zero inverted)
超过阈值部分不变，超过阈值部分置0 OTSU算法：opencv自动取最优的阈值
自适应阈值：区域阈值（而不是全局阈值）

#include 
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src,gray,dst;
int threshold_value = 127;//阈值
int threshold_max = 255;
int type_value = 2;//阈值类型 枚举
int type_max = 4;
void Threshold_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv)
{
	src = imread("../path.jpg");
	if (src.empty())
	{
		cout << "could not load image1..." << endl;
		return -1;
	}
	namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("src", src);
	namedWindow("dst", WINDOW_AUTOSIZE);
	//创建滑动条1
	createTrackbar("Threshold Value:",//滑动条标签
					"dst",//在哪个窗口放滑动条
					&threshold_value,//阈值大小
					threshold_max,//滑动条能够达到的最大值
					Threshold_Demo);//滑动条移动时候的回调函数
	//创建滑动条2
	createTrackbar("Type Value:", 
					"dst",
					&type_value, //阈值类型
					type_max, 
					Threshold_Demo);
	Threshold_Demo(0, 0);//回调函数
	waitKey(0);
	return 0;
}
void Threshold_Demo(int, void*) 
{
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);//转换为灰度图
	//阈值化操作
	threshold(gray, dst, threshold_value, threshold_max , type_value);
	imshow("dst", dst);
}

输出结果:
在这里插入图片描述