OpenCV学习之阈值化

OpenCV中图像阈值处理有两个函数,cvThreshold和cvAdaptiveThreshold。图像处理中可能最重要的一步就是图像的二值化处理,既然需要将图像二之化,那么就不得不使用这两个函数。

1. cvThreshold

函数原型如下:

double cvThreshold( const void* srcarr, void* dstarr, double thresh, double maxval, int type );

srcarr源数组,dstarr为目标数组,thresh为阈值,maxval为欲设最大值,type为阈值处理的类型,有如下几种:

CV_THRESH_BINARY,表示dsti=(srci>T)?M:0。

CV_THRESH_BINARY_INV,表示dsti=(srci>T)?0:M。

CV_THRESH_TRUNC,表示dsti=(srci>T)?M:srci。

CV_THRESH_TOZERO_INV,表示dsti=(srci>T)?0:srci。

CV_THRESH_TOZERO,表示dsti=(srci>T)?srci:0。

可能这样还是不能直观的看出我们实际使用中到底选择哪一种类型,不要着急:

最上面的一个图是将要被阈值处理值和阈值图,下面5个就是前面的阈值处理的类型。

2. cvAdaptiveThreshold

函数原型如下:

void cvAdaptiveThreshold( const void *srcIm, void *dstIm, double maxValue, int method, int type, int blockSize, double delta );

这个函数同上面那个函数不同的是,上面那个函数需要给出阈值,而这个函数的阈值是不要指定的,它是通过一定计算得来的,称之为自适应阈值处理。

前两个参数同cvThreshold的前两个参数一样,你甚至可以看到OpenCV中绝大多数函数的前两个参数都是这样的,第一个为源,第二个为目标。

第三个参数含义也和cvThreshold中的一样。

第四个参数有两种取值:ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,分别表示对区域内像素采用均值处理和高斯加权处理。

第五个参数也和cvThreshold中的一样。

第六个参数表示区域大小。

最后一个参数是一个定值。

自适应阈值它是计算区域内的一个值减去一个定值作为阈值,所以说它的阈值是动态计算的。

转载地址:http://blog.csdn.net/mcgrady_tracy/article/details/7482673

原文地址:https://www.cnblogs.com/hyz5525/p/5227366.html