• 图像的逻辑运算就是将两幅图像的对应像素进行逻辑运算。逻辑运算主要包括 与(AND)或(OR)及补运算。要对灰度图像进行逻辑运算,...下面使用OpenCV和C++实现图像二值化过程。 //对一幅图像进行二值化 #incl...

    图像的逻辑运算就是将两幅图像的对应像素进行逻辑运算。逻辑运算主要包括 与(AND)或(OR)及补运算。要对灰度图像进行逻辑运算,就要首先对图像进行二值化处理。

    二值化的公式如下:

    我们对灰度图像进行二值化处理,可以突出一定范围的信息,但是对于A和B的不同取值,二值化的效果会有很大的不同。

    下面使用OpenCV和C++实现图像的二值化过程。

     

    //对一幅图像进行二值化
    
    #include <iostream>
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	Mat imag, result;
    	imag = imread("2345.jpg",0);	//将读入的彩色图像直接以灰度图像读入
    	namedWindow("原图", 1);
    	imshow("原图", imag);
    	result = imag.clone();
    	//进行二值化处理,选择30,200.0为阈值
    	threshold(imag, result, 30, 200.0, CV_THRESH_BINARY);
    	namedWindow("二值化图像");
    	imshow("二值化图像", result);
    	waitKey();
    	return 0;
    }


    这里说明一下threshod函数,在OpenCV中这样声明这个函数

     

    CV_EXPORTS_W double threshold( InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type );

    函数一共有5各参数,第一个参数src是指输入的图像,dst指的是处理后的图像,第三个参数表示阈值,第四个参数是,当第五个参数阈值类型type取 THRESH_BINARY 或THRESH_BINARY_INV阈值类型时的最大值.,最后一个参数表示运算方法,通过查询源文件可以看到type的取值情况

    /* Threshold types */
    enum
    {
    
        CV_THRESH_BINARY      =0,  /* value = value > threshold ? max_value : 0       */
    
        CV_THRESH_BINARY_INV  =1,  /* value = value > threshold ? 0 : max_value       */
    
        CV_THRESH_TRUNC       =2,  /* value = value > threshold ? threshold : value   */
    
        CV_THRESH_TOZERO      =3,  /* value = value > threshold ? value : 0           */
    
        CV_THRESH_TOZERO_INV  =4,  /* value = value > threshold ? 0 : value           */
    
        CV_THRESH_OTSU        =8  /* use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value; combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values */
    };

    程序执行完后的效果如下:

     

     

     

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