Opencv实现图像的灰度处理，二值化，阀值选择

前几天接触了图像的处理，发现用OPencv处理确实比較方便。毕竟是非常多东西都封装好的。可是要研究里面的东西，还是比較麻烦的，首先，你得知道图片处理的一些知识，比方腐蚀，膨胀，仿射，透射等，还有非常多算法，傅里叶。积分，卷积，频谱，加权。

。。，反正我看了半天，是云里雾里的。所以就想先就笼统的过一遍，以后遇到了再详细分析，比較这方面的基础没那么扎实。

先来记录下眼下学习到的一些知识。

首先是图像的灰度处理：

CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE，这是最简单之间的办法，在加载图像时直接处理

IplImage* Igray=cvLoadImage("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

得到的图像就是单通道的，也能够用这个函数：CVAPI(void)  cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );

code=CV_BGR2GRAY;

opencv还提供了非常多方式，我这边就不一一举例了。

图像的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255。也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

灰度处理后就能够二值化了，这是方便图像处理的重要步骤，但貌似不适合对颜色有要求的图像处理，对轮廓有要求的比較有效。

函数是这个：CVAPI(double)  cvThreshold( const CvArr*  src, CvArr*  dst,

                            double  threshold, double  max_value,

                            int threshold_type );

threshold是阀值。max_value取值255最大值

threshold_type:就是显示的轮廓会有不同

/* Types of thresholding */

#define CV_THRESH_BINARY      0  /* value = value > threshold ?

max_value : 0       */

#define CV_THRESH_BINARY_INV  1  /* value = value > threshold ? 0 : max_value       */

#define CV_THRESH_TRUNC       2  /* value = value > threshold ?

threshold : value   */

#define CV_THRESH_TOZERO      3  /* value = value > threshold ? value : 0           */

#define CV_THRESH_TOZERO_INV  4  /* value = value > threshold ? 0 : value           */

#define CV_THRESH_MASK        7



#define CV_THRESH_OTSU        8  /* use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value;

                                    combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values */

阀值选取：

一般来说会取100,127等固定值。这类取值比較任意。的到的图像也还能够，可是这边比較推荐的一个方式是自适应阀值：

IplImage* Igray=0,*It=0,*Iat;

int threshold_type = CV_THRESH_BINARY;

    int adaptive_method = CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C;

    int blocksize = 31;

    double offset =15;

    int threshold=100;

    if(0==(Igray=cvLoadImage("test.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE))){

        return -1;

    }

    It = cvCreateImage(cvSize(Igray->width,Igray->height),

                       IPL_DEPTH_8U,

                       1);

    Iat = cvCreateImage(cvSize(Igray->width,Igray->height),

                        IPL_DEPTH_8U,

                        1);



    //Threshold

    cvThreshold(Igray,It,threshold,255,threshold_type);//阀值100

    cvAdaptiveThreshold(Igray,Iat,255,adaptive_method,//自适应阀值，blocksize为奇数

                        threshold_type,blocksize,offset);