上个博客提到的阈值化只是针对图像全局进行阈值化,opencv提供了一个更好的函数cvAdaptiveThreshold,可以做到局部特征的阈值化,这样一来, 整个图像的信息可以被更好的提取. #include <cv.h> #include <highgui.h> #include "math.h" IplImage *img_gray = NULL, *img_thres = NULL, *img_adaptive = NULL; int main(int a…

阈值化 在对图像进行处理操作的过程中,我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策,直接剔除一些低于或高于一定值的像素. 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法.比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异,可以利用阈值分割出我们需要的物体.这种分割是像素级的分割,为了从一幅图像中提取我们需要的部分,应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较,并作出取舍判断. 注意,阈值的选取依赖于具体问题,物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值.一旦找到了需要分割的物体的像素点,可以对这些像素点设定一些特定的值…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/shuang001.jpg"); if (src.empty()) { printf("Could not find the image!\n&quo…

前言 Canny边缘检测速度很快,OpenCV中经常会用到Canny边缘检测,以前的Demo中使用Canny边缘检测都是自己手动修改高低阈值参数,最近正好要研究点小东西时,就想能不能做个自适应的阈值,在不影响整体效果的基础上不用手动调参,话不多说,且看下文.  实现思路: 图像转成灰度图像 求其灰度直方图,并找出中位数 根据中位数和设定的sigma值求出高低阈值 使用Canny边缘检测 代码实现: int main() { int GetMatMidVal(Mat& img); void Get…

根据<面向飞机蒙皮接缝的线结构光检测技术研究_张卡>论文中的原理,编写了自适应阈值函数 原理: //计算灰度最大最小值 void MaxGrayValue(Mat image,int &max,int &min) { max = ; min = ; Mat *im = reinterpret_cast<Mat*>((void*)&image); int height = image.rows; int width = image.cols; int N =…

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分.背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值.遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内方差取得极大值时,此时对应的阈值就是大津法(OTSU算法)所求的阈值. 何为类间方差? 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0,其平均…

WPF Step By Step 完整布局介绍 回顾 上一篇,我们介绍了基本控件及控件的重要属性和用法,我们本篇详细介绍WPF中的几种布局容器及每种布局容器的使用场景,当 然这些都是本人在实际项目中的使用经验,可能还存在错误之处,还请大家指出. 本文大纲 1.Grid 2.StackPanel 3.DockPanel 4.WrapPanel Grid 1.Row和Column 我们下面来介绍Grid的行的用法,及我们在UI设计过程中需要注意的细节. 由于前面我们在第一章中已经介绍了基本的关于Gr…

定义:图像的二值化,就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只有黑和白的视觉效果. 一幅图像包括目标物体.背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群.这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(Binarization). 简单的阈值-(全局阈值): Python-OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: cv2.threshold() 函数:…

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来…

简单阈值,自适应阈值,Otsu's二值化等 1.简单阈值 当像素值高于阈值时,我们给这个像素赋予一个新值,否则给他赋予另一个值.这个函数就是cv2.threshhold().这个函数的第一个参数就是原图像,一般是灰度图(貌似非灰度图也可以).第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值.第三个参数就是当像素值高于阈值时应该被赋予的新像素值.(之前在设置掩码的时候已经提过这个函数了) OpenCV提供了多种不同的阈值方法,这是第四个参数.这些方法包括: cv2.THRESH_BINARY cv2.TH…