OpenCV图像处理二图像的二值化操作

Posted 2023-01-17 S大幕

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：