OpenCV图像的二值化
图像的二值化：
与边缘检测相比，轮廓检测有时能更好的反映图像的内容。而要对图像进行轮廓检测，则必须要先对图像进行二值化，图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。
下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold()。
函数功能：采用Canny方法对图像进行边缘检测
函数原型：
void cvThreshold(
const CvArr* src, 第一个参数表示输入图像，必须为单通道灰度图。
CvArr* dst, 第二个参数表示输出的边缘图像，为单通道黑白图。
double threshold, 第三个参数表示阈值
double max_value, 第四个参数表示最大值
int threshold_type 第五个参数表示运算方法。
);
在OpenCV的imgproc ypes_c.h中可以找到运算方法的定义。
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_MASK =7,
CV_THRESH_OTSU =8 use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value;
combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values
};
#include "stdafx.h"
#include "iostream"
using namespace std;
#include "opencv2/opencv.hpp"
IplImage *pGrayImage = NULL;
IplImage *pBinaryImage = NULL;
const char *pImagePath = "E:/C_VC_code/Text_Photo/girl001.jpg";
const char *pGrayWindowsTitle = "原图";
const char *pBinaryWindowsTitle = "二值图";
const char *pWindowsToolBarTitle = "阀值";
void onCallBack(int pos)
{
//change into binary image
cvThreshold(pGrayImage, pBinaryImage, pos, 255, CV_THRESH_BINARY);
cvShowImage(pBinaryWindowsTitle,pBinaryImage);
}
int main()
{
//load srcouse image from file
//IplImage *pImage = cvLoadImage(pImagePath, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
//load gray image from srcouce file image
//pGrayImage = cvLoadImage(pImagePath, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//直接从原图获取灰度图
//cvCvtColor(pImage,pGrayImage,CV_BGR2GRAY);
//间接转化为灰度图
IplImage *pImage = cvLoadImage(pImagePath, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
pGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pImage), IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(pImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);
pBinaryImage = cvCreateImage(cvGetSize(pGrayImage), IPL_DEPTH_8U,1);
//create window and show orial image
cvNamedWindow(pGrayWindowsTitle,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow(pBinaryWindowsTitle,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//creat slide bar
int pos = 1;
cvCreateTrackbar(pWindowsToolBarTitle, pBinaryWindowsTitle, &pos, 100,onCallBack);
onCallBack(0);
cvShowImage(pGrayWindowsTitle,pGrayImage);
cvShowImage(pBinaryWindowsTitle,pBinaryImage);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow(pBinaryWindowsTitle);
cvDestroyWindow(pGrayWindowsTitle);
cvReleaseImage(&pGrayImage);
cvReleaseImage(&pBinaryImage);
return 0;
}