-
环境配置 :OpenCV在xCode中的安装与环境配置
-
处理效果
-
说明(来自:OpenCV 中文网站)
-
阈值化主要有5种类型
-
普通灰度图(图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。
)
- 二进制阈值化(
图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。
)解释:在运用该阈值类型的时候,先要选定一个特定的阈值量,比如:125,这样,新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255),灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。
- 反二进制阈值化
解释:该阈值化与二进制阈值化相似,先选定一个特定的灰度值作为阈值,不过最后的设定值相反。(在8位灰度图中,例如大于阈值的设定为0,而小于该阈值的设定为255)。
- 截断阈值化
解释:同样首先需要选定一个阈值,图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值,小于该阈值的保持不变。(例如:阈值选取为125,那小于125的阈值不改变,大于125的灰度值(230)的像素点就设定为该阈值)。
- 阈值化为0
解释:先选定一个阈值,然后对图像做如下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值全部变为0。
- 反阈值化为0
解释:原理类似于0阈值,但是在对图像做处理的时候相反,即:像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变,而大于该阈值的部分,其灰度值全部变为0。
-
函数说明
使用
threshold
函数完成
double threshold(InputArray src, // 输入的灰度图像
OutputArray dst, // 输出处理图像
double thresh, // 阈值大小
double maxval, // 设定的最大灰度值(该参数运用在二进制与反二进制阈值操作中)
int type ); // 阈值的类型(上面介绍的五中类型) -
实现代码
- 使用两个UISlider分别控制阈值与阈值类型。
- 使用函数
cvtColor
将原图转换为了灰度图
void cvtColor( InputArray src, // 原图
OutputArray dst, // 返回灰度图
int code,
int dstCn = 0 ); - 部分代码
声明
Mat src_t, src_t_gray, dst_t; // 这个是全局变量
获取原图像与灰度转化
// 获取原图像矩阵
UIImage img = [UIImage imageNamed:@"6_S.png"];
UIImageToMat(img, src_t);
// 灰度转化
cvtColor(src_t, src_t_gray, CV_RGB2GRAY);
阈值方法
// 阈值方法 滑动 Slider 就调用
- (void)threshold {
/
0: 二进制阈值
1: 反二进制阈值
2: 截断阈值
3: 0阈值
4: 反0阈值
*/
threshold(src_t_gray, dst_t, threshold_value, 255,threshold_type);
_imageView.image = MatToUIImage(dst_t);
}
-
最终效果
网友评论