opencv图像处理初步:灰度化和二值化

 

一、图像二值化基本原理:

对灰度图像进行处理,设定阈值,在阈值中的像素值将变为1(白色部分),阈值为的将变为0(黑色部分)。

二、图像二值化处理步骤:

(1)先对彩色图像进行灰度化

//img为原图,imgGray为灰度图
cvtColor(img, imgGray, CV_BGR2GRAY);

(2)对灰度图进行二值化

//imgGray为灰度图,result为二值图像
//100~255为阈值,可以根据情况设定
//在阈值中的像素点将变为0(白色部分),阈值之外的像素将变为1(黑色部分)。
threshold(imgGray, result, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);

三、demo

#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 img, imgGray,result;
	img = imread("test.jpg");
	if (!img.data) {
		cout << "Please input image path" << endl;
		return 0;
	}
	imshow("原图", img);
	cvtColor(img, imgGray, CV_BGR2GRAY);
	imshow("灰度图", imgGray);
	//blur(imgGray, imgGray, Size(3, 3));
	threshold(imgGray, result, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);
	imshow("二值化后的图", result);
	imwrite("二值化的二维码.jpg", result);
	cout << "图片已保存" << endl;
	waitKey();

    return 0;
}

四、效果:

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转载自blog.csdn.net/chenyuping333/article/details/81483593