在自适应二值化的时候,两个参数调试很麻烦。用双滑动条来简化调试过程。
#include<iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
#define WINDOW_NAME "自适应效果"
Mat g_imgGray,g_imgBin;
int g_nBlockSize=15; //BlockSize初始值
int g_nMaxBlockSize=30; //BlockSize最大值
int g_nC=10;
int g_nMaxC=30;
static void on_Track_Adaptive(int, void *) //自适应二值化回调函数
{
if(g_nBlockSize%2==0) //BlockSize只能为奇数
return;
adaptiveThreshold(g_imgGray,g_imgBin,255,0,0,g_nBlockSize,g_nC);
imshow(WINDOW_NAME, g_imgBin);
}
int main()
{
Mat imgSrc=imread("E:/TestImg/fy/qsz5/104.jpg");
if(imgSrc.empty())
{
cout<<"Load image error!"<<endl;
return -1;
}
cvtColor(imgSrc,g_imgGray,COLOR_BGR2GRAY); //灰度化
//不能少这一句!!!!**********创建窗口,创建滑动条时停靠在此窗口。
namedWindow(WINDOW_NAME,WINDOW_AUTOSIZE);
//创建滑动条 1.滑动条名称 2.窗口名称 3.滑动条初始位置 4.滑动条最大值 5.回调函数
createTrackbar( "BlockSize:", WINDOW_NAME, &g_nBlockSize, g_nMaxBlockSize, on_Track_Adaptive);
createTrackbar( "C_Value:", WINDOW_NAME, &g_nC, g_nMaxC, on_Track_Adaptive);
//结果在回调函数中显示
on_Track_Adaptive(g_nBlockSize, 0);
on_Track_Adaptive(g_nC, 0);
waitKey();
return 0;
}