opencv学习笔记之二值化

opencv学习笔记之二值化

1.什么是二值化
二值化，从名词意义上可以看出来，是将一共物体转化成两个值。二值即：0或255.即一个白色一个黑色。即一个图片经过二值化之后会显示成白色和黑色的形式。
2.什么时候需要二值化
我是最近有一个边缘检测的东西，才回头看二值化的问题因为当一个图片有很多的元素和噪声参杂，我们直接调用canny边缘检测是不行的，无论你怎么调阈值都不能完整的将边缘提取出来。二值化此时就是将不需要的元素除去。
3.二值化
（1）全局二值化：
对于一个完整的图像，我们对其的全局进行二值化，范围整个图片，对其设置一个阈值，将大于阈值的都为黑，不大于阈值的则为白色
（2）局部二值化方法：
以像素的邻域的信息为基础来计算每一个像素的阈值。其中一些方法还会计算整个图像中的一个阈值面。如果图像中的一个像素(x,y)的灰度级高于在(x,y)点的阈值面的计算值，那么把像素(x,y)标记为背景，否则为前景字符。
4.实现二值化

#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/imgcodecs.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"using namespace cv;Mat src,src_gray;Mat dst, detected_edges;Mat thresholds;int edgeThresh = 1;int lowThreshold;int const max_lowThreshold = 100;int ratio = 3;int kernel_size = 3;int nThreshold = 0;const char* window_name = "Edge Map";const char* newimage ="newimage";const char* newimages ="newimages";static void CannyThreshold(int, void*){blur( src_gray, detected_edges, Size(3,3) );namedWindow(newimages, WINDOW_AUTOSIZE );imshow(newimages, detected_edges);Canny( detected_edges, detected_edges, lowThreshold, lowThreshold*ratio, kernel_size );dst = Scalar::all(0);src.copyTo( dst, detected_edges);imshow( window_name, dst );}void on_trackbar(int ,void*)
{blur( src_gray, detected_edges, Size(3,3) );thresholds.creat(detected_edges.size(),detected_edges.type());threshold(detected_edges,thresholds,nThreshold,255,THRESH_BINARY);namedWindow(thresholdsimge, WINDOW_AUTOSIZE );imshow(thresholdsimge, thresholds);}int main( int, char** argv ){src = imread( argv[1], IMREAD_COLOR ); // Load an imageif( src.empty() ){ return -1; }dst.create( src.size(), src.type() );cvtColor( src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY );namedWindow(newimage, WINDOW_AUTOSIZE );imshow(newimage, src_gray );namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE );createTrackbar("二值图阈值", "二值图", &nThreshold, 254, on_trackbar);on_trackbar(1, 0);createTrackbar( "Min Threshold:", window_name, &lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold );CannyThreshold(0, 0);waitKey(0);return 0;}

上述代码是canny和二值化一起使用的代码

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