美文网首页OpenCvOpenCV计算机视觉
opencv自带例子学习-灰度图像的阈值操作

opencv自带例子学习-灰度图像的阈值操作

作者: 芒果浩明 | 来源:发表于2018-09-19 16:18 被阅读2次

    首先,先看看阈值是个什么意思。百度百科上面的解释为

    阈的意思是界限,故阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的最低值或最高值。此一名词广泛用于各方面,包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等,如生态阈值

    对应英文应该是threshold value.本次例子核心函数就名为threshold,函数里对应的阈值就是灰度图像的灰度值(也是亮度值)。所以可以知道,这是一个基于像素级别的图像处理函数。

    下面直接上代码

    /**
     * @file Threshold.cpp
     * @brief Sample code that shows how to use the diverse threshold options offered by OpenCV
     * @author OpenCV team
     */
    
    /**
     * 阈值
     * 演示如何使用 OpenCV 提供的各种阈值选项的简短示例代码
    */
    
    //头文件
    #include "opencv2/imgproc.hpp"      //图像处理相关
    #include "opencv2/imgcodecs.hpp"    //图像读取和写入相关
    #include "opencv2/highgui.hpp"      //GUI相关
    
    /**
     * 程序流程:
     * 1、加载图像,命令行输入图像路径或者默认
     * 2、初始化变量,创建窗口
     * 3、创建滑动条
     * 4、调用显示
    */
    
    
    //命名空间
    using namespace cv;
    
    /// Global variables
    //  全局变量
    int threshold_value = 0;      //阈值
    int threshold_type = 3;       //阈值分割的类型
    int const max_value = 255;    //最大值
    int const max_type = 4;       //最大值的类型
    int const max_BINARY_value = 255;   //二值化图像的最大值
    
    // 图像变量, 窗口
    Mat src, src_gray, dst;
    const char* window_name = "Threshold Demo";
    
    //滑动条
    const char* trackbar_type = "Type: \n 0: Binary \n 1: Binary Inverted \n 2: Truncate \n 3: To Zero \n 4: To Zero Inverted";
    const char* trackbar_value = "Value";
    
    /// Function headers
    /// 回掉函数声明,原型必须为 void function_name(int, void*)
    void Threshold_Demo( int, void* );
    
    /**
     * @function main
     */
    // 主函数
    int main( int argc, char** argv )
    {
      //! [load]
      // 加载图像
      String imageName("../data/stuff.jpg"); // by default, 默认路径
      if (argc > 1)
      {
          imageName = argv[1];//或者命令行参数输入图像路径
      }
    
      //加载图像
      src = imread( imageName, IMREAD_COLOR ); // Load an image
    
      if( src.empty() )
        { return -1; }
    
      //图像转为灰度图
      cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY ); // Convert the image to Gray
      //! [load]
    
      //! [window]
      //创建窗口
      namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE ); // Create a window to display results
      //! [window]
    
      //! [trackbar]
      // 创建滑动条
      createTrackbar( trackbar_type,
                      window_name, &threshold_type,
                      max_type, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose type of Threshold
    
      createTrackbar( trackbar_value,
                      window_name, &threshold_value,
                      max_value, Threshold_Demo ); // Create Trackbar to choose Threshold value
      //! [trackbar]
    
      //调用显示
      Threshold_Demo( 0, 0 ); // Call the function to initialize
    
      /// Wait until user finishes program
      /// 等待按下 esc 键退出
      for(;;)
        {
          char c = (char)waitKey( 20 );
          if( c == 27 )
        { break; }
        }
    
    }
    
    //![Threshold_Demo]
    /**
     * @function Threshold_Demo
     */
    void Threshold_Demo( int, void* )
    {
      /* 0: Binary
         1: Binary Inverted
         2: Threshold Truncated
         3: Threshold to Zero
         4: Threshold to Zero Inverted
       */
    
      /**
       * 阈值分割的类型
       * 0、二进制,大于阈值, dst = max_value; 小于阈值, dst = 0;
       * 1、反二进制,与二进制相反;
       * 2、阈值截断,大于阈值, dst = thresh; 小于阈值, dst = src;
       * 3、0阈值, 大于阈值, dst = src; 小于阈值, dst = 0;
       * 4、反0阈值,与0阈值相反
      */
    
      //调用阈值分割函数
      threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );
    
      imshow( window_name, dst );
    }
    //![Threshold_Demo]
    
    /**
     * 要点总结
     * 阈值操作的类型,二进制、反二进制、阈值截断、0阈值、反0阈值
    */
    

    代码注释的比较详细,主要来看看本例程的核心函数threshold()。函数的原型为

    double cv::threshold ( InputArray  src, //输入图像
      OutputArray  dst, //输出图像,即阈值操作处理后的图像,为只有黑白的二值图
      double  thresh, //阈值,阈值操作的判断条件
      double  maxval, //最大值,设定输出图像灰度的最大值
      int  type  //阈值操作的方式类型
     ) 
    

    下面的来看看阈值操作都有哪些类型


    threshold.png image.png

    很显然,整个函数的处理机制就是,将输入图像src(灰度图)的每个像素点与设定的阈值threshold比较,根据比较结果把像素点设置为0、maxval或者保留原灰度值。我们可以根据自己的需求选择不同的处理模式。设置不同int type的参数即可,该参数是一个枚举类型,图片中的THRESH_BINARY等对应着不同整数。

       * 0、二进制,大于阈值, dst = max_value; 小于阈值, dst = 0;
       * 1、反二进制,与二进制相反;
       * 2、阈值截断,大于阈值, dst = thresh; 小于阈值, dst = src;
       * 3、0阈值, 大于阈值, dst = src; 小于阈值, dst = 0;
       * 4、反0阈值,与0阈值相反
    

    不过建议不要使用整数图方便,直接选择变量名更好,程序可读性更强。

    相关文章

      网友评论

        本文标题:opencv自带例子学习-灰度图像的阈值操作

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/inuinftx.html