OpenCV自适应二值化

关于直方图的理解：http://blog.csdn.net/sheldonwxp/article/details/7693541

//全局自适应方法

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

其中，type可选择CV_THRESH_OTSU，即为大津滤波法

//局部自适应方法

void adaptiveThreshold(
InputArray src,  OutputArraydst,
//灰度图像的最大值，最小值为0(即黑色)
double maxValue，
//阈值算法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C、CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
int adaptiveMethod,
//二值图是否反转CV_THRESH_BINARY、CV_THRESH_BINARY_INV
int thresholdType,
//块的大小，只能取奇数
int blockSize,
//可取负数
double C );//该函数可以理解为如下：其中T(x,y)为每个像素点单独的阈值
if(adaptiveMethod ==CV_THRESH_BINARY)
{dst(x,y)=src(x,y)>T(x,y)?max_value:0
}
else if(adaptiveMethod == CV_THRESH_BINARY_INV)
{
dst(x,y) =src(x,y)>T(x,y)?0: max_value
}

若为CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，则求出邻域块中灰度的平均值再减去C得到T(x,y)

若为CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，则求出邻域块中灰度的高斯加权值再减去C，得到T(x,y)

其他自适应滤波法:

最大类间方差法(大津滤波)http://blog.csdn.net/daxiamit/article/details/6619075#

其在光照均匀的情况下有良好的识别效果

几种二值化方法C++实现

http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3307308.html

http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2010/12/21/1913058.html

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