#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;//threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type);
//阈值分割类型
//THRESH_BINARY = 0, // 大于thresh 为 maxval,否则为 0
//THRESH_BINARY_INV = 1,// 大于thresh 为 0,否则为 maxval
//THRESH_TRUNC = 2, // 大于thresh 为 thresh,否则为 0
//THRESH_TOZERO = 3, // 大于thresh  不变,否则为 0
//THRESH_TOZERO_INV = 4, // 大于thresh 为 0,否则 不变Mat src = imread("D:\\VC\\c++\\opencv源码\\opencv源码\\12.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);//读入图像
Mat dst;
int method;
double thresh;
void on_change(int, void*)
{dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());threshold(src, dst, thresh, 255, method);imshow("【原始图像】", src);imshow("【二值图像】", dst);
}int main()
{cout << "请输入分割所需的图像阈值" << endl;cin >> thresh;namedWindow("【原始图像】", WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow("【二值图像】", WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("【阈值分割类型】", "【原始图像】", &method, 4, on_change);on_change(0, 0);waitKey(0);return 0;
}

使用回调函数实现图像阈值分析。程序运行后在屏幕中输入阈值,通过改变滑动条实现不同类型的二值化图。相关推荐

  1. 【医学图像处理】 2 灰度直方图、图像二值化(阈值分割)

    文章目录 1 灰度直方图 1.1 直方图理解 1.2 直方图计算 1.3 直方图均衡化 1.3.1 全局均衡化 1.3.2 自适应(局部)均值化 2 图像二值化(阈值分割) 2.1 二值化理解 2.2 ...

  2. 图像二值化处理(全局阈值 自适应阈值 手动阈值操作以及直方图画法)

    文章目录 图像二值化处理 二值化原理 API介绍 手动设置阈值 均值法 迭代法 自动设置阈值 直方图法 全局阈值法 OTSU法 三角形法 自适应阈值法 API 绘制图像直方图 图像二值化处理 二值化原 ...

  3. 自适应阈值图像二值化

    一.二值化 关于二值化的介绍,以前的博客中有介绍,这里就不再描述了,二值化介绍:二值化分为固定阈值二值化和自适应阈值二值化,固定阈值二值化方式是我们常用的二值化方式,需要自己摸索一个经验阈值,不断调整 ...

  4. python-opencv 图像阈值二值化

    本文讲解基于OpenCV-python的图像二值化API及浅显原理讲解 文章目录 一. 阈值 1. 简单阈值 2. 自适应阈值 二. 图像二值化 1. 全局图像二值化 2. 局部图像二值化 3. Ot ...

  5. 一文搞懂图像二值化算法

    传统的机器视觉通常包括两个步骤:预处理和物体检测.而沟通二者的桥梁则是图像分割(Image Segmentation)[1].图像分割通过简化或改变图像的表示形式,使得图像更易于分析. 举个例子,食品 ...

  6. 二值化函数cvThreshold()参数CV_THRESH_OTSU的疑惑

    查看OpenCV文档cvThreshold(),在二值化函数cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max ...

  7. 二值化函数cvThreshold()参数CV_THRESH_OTSU的疑惑【转】

    查看OpenCV文档cvThreshold(),在二值化函数cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max ...

  8. java图像灰度直方图_图像灰度变换、二值化、直方图

    1.灰度变换 1)灰度图的线性变换 Gnew = Fa * Gold + Fb. Fa为斜线的斜率,Fb为y轴上的截距. Fa>1 输出图像的对比度变大,否则变小. Fa=1 Fb≠0时,图像的 ...

  9. otsu阈值分割算法原理_大津二值化算法OTSU的理解

    otsu 大津算法介绍: OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法. 利用阈值将原图像分成前景,背景两个图象. 前景:用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的 ...

最新文章

  1. java方法里执行两条sql_Java如何在数据库上执行多个SQL命令?
  2. 编译错误 fatal error C1010: unexpected end of file while looking for precompiled header directive
  3. 简单的flash小动画成品_怎么制作flash动画?看这里怎么说。
  4. 板子制作_使用Buildroot制作Ubootamp;Kernelamp;Rootfs
  5. Spring : Spring 切面优先级
  6. 将文件复制到ftp发生错误 请检查是否有权限_SE文件管理器2.8.6解锁完整功能版...
  7. 在 Delphi 下使用 DirectSound (6): 按文件自己的格式(TWaveFormatEx)播放
  8. 【vscode】vscode + vue项目实战记录
  9. .Net中常用的几种ActionResult
  10. php 判断来访ip地址是国内还是国外的,验证IP属于国内还是国外的PHP类
  11. authc过滤器 shiro_shiro原理之过滤器
  12. python selenium 保存网页_使用python/selenium保存完整的网页(包括css、图像)
  13. python中%是什么意思_在python中%是什么意思
  14. 寄存器(RAL)模型中的write方法
  15. JS将下拉框的disable变为able的方法
  16. JS将GMT时间转化为当前时区时间
  17. CF1622E Math Test(技巧)
  18. CCF CSP 小明放学
  19. (三)模仿学习-Action数据的模仿
  20. 五款剪辑软件,那个更好用?

热门文章

  1. Glide 加载图片不显示(Android9.0无法加载图片)
  2. android studio 常量表达式错误
  3. [转载]Surging 分布式微服务框架使用入门
  4. MySQL查询语句的45道练习
  5. Java面试人事篇(二)
  6. android:layout_gravity 和 android:gravity 的区别
  7. NET基础(3):is 和 as 操作符
  8. 【原创】linux命令bc使用详解
  9. QtCreator动态编译jsoncpp完美支持x86和arm平台
  10. 合并两个有序数组(重新开始)