1.像二值化OpenCV中的值化二值化
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3.å¾åäºå¼åçOpenCV
像二值化OpenCV中的二值化
在OpenCV中,图像二值化有多种实现方式,码值其中两种主要方法如下:
首先,化程cvThreshold函数允许手动设置阈值进行二值化处理,值化dapper框架案例源码具体如下:
dst = cvThreshold(src,码值 dst, , , CV_THRESH_BINARY_INV);
这里,threshold_type参数决定处理方式。化程openmajiang麻将源码例如,值化若设置为CV_THRESH_BINARY,码值当src(x,化程y)大于阈值时,dst(x,值化y)会赋值为最大值,否则为0。码值而CV_THRESH_BINARY_INV则相反,化程大于阈值的值化僵尸漫步源码像素变为0,否则为。码值
另一种方法是化程cvAdaptiveThreshold,它使用自适应阈值,c 源码分享适应图像的局部特性。参数包括:
dst = cvAdaptiveThreshold(src, dst, , CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 9, -);
这里,通过调整第九和第十个参数可以优化效果。modbusc语言源码第九个参数(block size)决定了邻域大小,第十个参数(C)对均值阈值进行调整。这种方法特别适用于灰度直方图呈现双峰特性的,通过全局自适应阈值(CV_THRESH_OTSU)和CV_THRESH_BINARY_INV结合,可以得到更精确的二值化结果,例如:cvThreshold(dst, dst, , , CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV)。
总的来说,OpenCV提供了灵活的图像二值化选项,用户可以根据图像的具体特性选择合适的阈值类型和参数设置,以达到最佳的二值化效果。
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