opencv2函数学习之threshold:实现图像阈值化 在opencv2中,threshold函数可以进行阈值化操作。 double threshold( const Mat& src, M
2017-10-18 21:49
267 查看
opencv2函数学习之threshold:实现图像阈值化
http://www.cnblogs.com/denny402/p/3848192.html
在opencv2中,threshold函数可以进行阈值化操作。double threshold( const Mat& src, Mat& dst, double thresh,double maxVal, int thresholdType );
参数:
src:原图像。
dst:结果图像。
thresh:当前阈值。
maxVal:最大阈值,一般为255.
thresholdType:阈值类型,主要有下面几种:
enum { THRESH_BINARY=0, THRESH_BINARY_INV=1, THRESH_TRUNC=2, THRESH_TOZERO=3, THRESH_TOZERO_INV=4};
THRESH BINARY:二进制阈值,。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255,灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。 (value>threshold?255:0)
THRESH BINARY INV:反二进制阈值。设定一个初始阈值如125,则大于125的设定为0,而小于该阈值的设定为255。 (value>threshold?0:255)
THRESH TRUNC:截断阈值。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)。 (value>threshold?threshold:value)
THRESH TOZERO:阈值化为0。先选定一个阈值,像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变;像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值全部变为0。 (value>threshold?value:0)
THRESH TOZERO INV:反阈值化为0。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。 (value>threshold?0:value)
相关文章推荐
- opencv2函数学习之threshold:实现图像阈值化
- opencv2函数学习之threshold:实现图像阈值化
- opencv2函数学习之threshold:实现图像阈值化
- 利用OpenCV的threshold函数实现双阈值法二值化操作的源码!
- 通过操作指针,与指针做函数参数'实现字串在主串中出现的次数,然后将出现的部分按照要求进行替换
- C++友元friend --c++利用friend修饰符,可以让一些你设定的函数能够对这些保护数据进行操作
- 【学习OpenCV】矩阵操作的函数
- C++友元friend --c++利用friend修饰符,可以让一些你设定的函数能够对这些保护数据进行操作
- 关于使用定义函数来实现对于数组c中的元素进行筛选最大值最小值,计算平均值等操作
- 实现函数功能对数组元素进行插入、删除、查询操作
- 《栈的应用_版本1.2(实现了可以在一次运行后进行多次操作)》
- opencv2函数学习之blur,GaussianBlur,medianBlur和bilateralFilter:实现图像平滑处理
- 图像混合学习。运用加权函数,学习opencv基础操作
- C++友元friend --c++利用friend修饰符,可以让一些你设定的函数能够对这些保护数据进行操作
- OpenCV学习:将图像转为二值图像(函数cvtColor和函数threshold)
- System提供了一个静态方法arraycopy(),我们可以使用它来实现数组之间的复制。 其函数原型是: public static void arraycopy(Object src, int
- OpenCV学习:将图像转为二值图像(函数cvtColor和函数threshold)
- C++友元friend --c++利用friend修饰符,可以让一些你设定的函数能够对这些保护数据进行操作
- JPA学习笔记---JPA实体Bean的建立---链接上一个博文:对实体Bean中属性进行操作:保存日期类型,设置字段的长度,名字,是否为空,可以声明枚举字段;可以存放二进制数据,可以存放
- 编写一个程序,用同一个函数名对n个数据进行从小到大排序,数据类型可以是整形,单精度,双精度。用重载函数实现