OpenCV2：第VII章画像処理

I.はじめに

階調（グレースケール画像）、256に黒の間のグレーの色合いに白

 

図RGBの3つの色成分は、800 * 800図ピクセルを想定し、RGBを表す3つの800×800のマトリックスであります

 

 二値化処理設定された閾値は、画素値が閾値（白）になり、画素値が閾値外である0（黒）になります

 

II。グレースケール

1.実装

CV ::マットsrcImage。
CV ::マットsrcGray。
CV :: cvtColor（srcImage、srcGray、CV_RGB2GRAY）。

 

2.原理

（1）浮動小数点演算

グレー= R * 0.3 + G * 0.59 + B * 0.11

（2）メソッド整数

グレー=（R * 30 + G * 59 + B * 11）/ 100

（3）シフト法

 グレー=（R * 76 + G * 151 + B * 28）＆gt;＆gt; 8。

（4）平均法

グレー=（R + G + B）/ 3

（5）のみの緑を取ります

 グレー= G

 

III。二値化

CV ::マットimgGray。
CV ::マット結果; 

CV ::閾値（imgGray、その結果、100255、CV_THRESH_BINARY）。

 

IV。ノイズに参加

ボイド塩（CV ::マット画像、INT n）が{ 
 
	iは、jはint型。
 
	用（int型のk = 0; K <Nであり、k ++）{ 
		I = STD ::ランド（）％のimage.cols。//行数
		J =のstd ::ランド（）％のimage.rows。//列数
 
		であれば（image.type（）== CV_8UC1）{ 
			//图像灰度
			image.at <UCHAR>（J、I）= 255。
		} 
		そうであれば（image.type（）== CV_8UC3）{ 
			//图像彩色
			image.at <CV :: Vec3b>（J、I）[0] = 255。
			image.at <CV :: Vec3b>（J、I）[1] = 255。
			image.at <CV :: Vec3b>（j、i）に対して[2] = 255。
 
		} 
 
	} 
 
}

 

//调用
INTメイン（）
{ 
	
	CV ::マットimag1 = CV ::関数imread（ "a.jpg"）。
	
	塩（imag1,3000）。
 
	CV :: namedWindow（ "イメージ"）。
	CV ::関数imshow（ "イメージ"、imag1）。
 
 
	CV :: waitKey（0）; 
 
	システム（「一時停止」）。
	0を返します。
}