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
作者:芒果浩明
链接:https://www.jianshu.com/p/0c15abd34b15
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