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OpenCVの開発ノート（31）：あなたの二重のしきい値の脂肪赤深い理解を持つ8分（簡単なグラフィックスと外観+ +プログラムのソースコードを理解するために）

序文

なるように赤い太った男！！！

今日では、二重しきい値は、二重のしきい値は、アップグレードのしきい値上で動作するように理解され、キーはちょっと、そのような行動のポイントまたはピクセル行列を追加することであると述べました！見下したりしてはいけない、この操作は、特に別の画像処理、重畳画像では、将来の大規模なのに有用であり得ます。

デモ

デュアルしきい値

アウトライン

画像が透明二重境界特性はデュアル閾値値化処理を優先することができる持っている、デュアル閾値動作は、下限閾値及び上限閾値、場合により低い閾値範囲内の画素の値を想定することができます内部に、閾値は、下限を下回る、到達上限は操作よりも高くありません。

グレーレベル画像は、我々は中間体100〜200に閾値を必要とするとき、あなたは、下限100、上限200は、区間[0、100]及び{200255]と間隔を設定することができ、0〜255に分割されているものと（100、200）が分割されてもよいです。

次の式にプッシュ：

関数プロトタイプを閾値

double threshold( InputArray src,
               OutputArray dst,
               double thresh,
               double maxval,
               int type );

パラメータ：一般CV ::マットを入力InputArray、及びマルチチャネル、8または32ビット浮動小数点（注処理することができる：例えばRGBのカラーチャンネルなどのマルチチャンネルTHRESH_BINARY処理を使用する場合、各チャネルは、閾値処理されますが、閾値はGよりも大きくなるように設定されている場合、次に比率RがGであってもよく、B大は、Bは、以下Rよりも、最大Rは、）上の閾値形態の他のタイプの赤です。
パラメータ二; outputArrayタイプ、出力対象画像は、元画像を必要とし、同じサイズと種類を持っています。
三つのパラメータ： Double型の脱穀、しきい値。
四つのパラメータ： Double型のMAXVAL、「THRESH_BINARY」列挙し、「THRESH_BINARY_INV」列挙が有効に一緒になります使用し、他の列挙は無視します。
5つのパラメータ：タイプのint型、しきい値タイプ。

そして、非動作関数プロトタイプ

void bitwise_and(InputArray src1,
               InputArray src2,
               OutputArray dst,
               InputArray mask = noArray());

パラメータ： InputArrayタイプ、通常CV ::マット。
パラメータ2： InputArrayタイプ、通常CV ::マット。
三つのパラメータ; outputArrayタイプ、出力対象画像は、元画像を必要とし、同じサイズと種類を持っています。
四つのパラメータ： InputArray型マスク、マスク選択動作マスクは、指定された要素の8つのシングルチャンネル・アレイは、出力配列を変更します。

ソースデモ

void OpenCVManager::testDoubleThreshold()
{
    QString fileName1 = "E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/8.jpg";
    cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());

    int width = 300;
    int height = 200;
    cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));

    cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
    cvui::init(windowName);

    if(!srcMat.data)
    {
        qDebug() << __FILE__ << __LINE__
                 << "Failed to load image:" << fileName1;
        return;
    }

    qDebug() << __FILE__ << __LINE__
             << "Succeed to load image, type =" << srcMat.type()
             << "channels = " << srcMat.channels();

    cv::Mat dstMat;
    dstMat = cv::Mat::zeros(srcMat.size(), srcMat.type());
    cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(dstMat.cols * 3, dstMat.rows * 2),
                                srcMat.type());

    int minThresh = 100;
    int maxThresh = 200;
    int maxVal = 255;

    while(true)
    {
        windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
        // 原图先copy到左边
        cv::Mat leftMat = windowMat(cv::Range(0, srcMat.rows),
                                    cv::Range(0, srcMat.cols));
        cv::addWeighted(leftMat, 1.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, leftMat);

        // 调整阈值化的参数thresh
        cvui::printf(windowMat, width * 2 + 50, 0 + height * 0, "minThresh");
        cvui::trackbar(windowMat, width * 2 + 50, 15 + height * 0, 200, &minThresh, 0, 255);

        // 调整阈值化的参数thresh
        cvui::printf(windowMat, width * 2 + 50, 60 + height * 0, "maxThresh");
        cvui::trackbar(windowMat, width * 2 + 50, 75 + height * 0, 200, &maxThresh, 0, 255);

        // 调整阈值化的参数maxval
        cvui::printf(windowMat, width * 2 + 50, 120 + height * 0, "maxVal");
        cvui::trackbar(windowMat, width * 2 + 50, 135 + height * 0, 200, &maxVal, 0, 255);

        // 转换成灰度图像
        cv::Mat grayMat;    // 多通道
        cv::Mat grayMat2;   // 单通道
#if 1
        // CV_XXXX 与 cv::COLOR_BGR2GRAY 实际并没有区别 是高低版本表现形式的问题
        cv::cvtColor(srcMat, grayMat2, CV_BGR2GRAY);
        cv::cvtColor(grayMat2, grayMat, CV_GRAY2BGR);
#else
        cv::cvtColor(srcMat, grayMat2, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        cv::cvtColor(grayMat2, grayMat, cv::COLOR_GRAY2BGR);
#endif
        // 效果图copy
        cv::Mat rightMat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),
                                     cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
        cv::addWeighted(rightMat, 0.0f, grayMat, 1.0f, 0.0f, rightMat);

        {
            cv::Mat threadMatMin;
            cv::Mat threadMatMax;
            cv::Mat threadMatMin2;
            cv::Mat threadMatMax2;
            // 最小值的阈值化：低于最大值得置0，高于最小值的为255
            cv::threshold(grayMat2, 
                          threadMatMin,
                          minThresh, 
                          maxVal, 
                          cv::THRESH_BINARY);
            // 单通道转为3通道（窗口为3通道的mat）
            cv::cvtColor(threadMatMin, threadMatMin2, CV_GRAY2BGR);
            // 效果图copy
            cv::Mat mat1 = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
                                       cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
            cv::addWeighted(mat1, 0.0f, threadMatMin2, 1.0f, 0.0f, mat1);

            // 最大值的阈值化: 大于最大值的反倒置0，低于最大值的为255
            cv::threshold(grayMat2,
                          threadMatMax, 
                          maxThresh, 
                          maxVal, 
                          cv::THRESH_BINARY_INV);
            // 单通道转为3通道（窗口为3通道的mat）
            cv::cvtColor(threadMatMax, threadMatMax2, CV_GRAY2BGR);
            // 效果图copy
            cv::Mat mat2 = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
                                       cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
            cv::addWeighted(mat2, 0.0f, threadMatMax2, 1.0f, 0.0f, mat2);

            // 然后将两者进行与计算
            cv::bitwise_and(threadMatMin, threadMatMax, dstMat);
            // 单通道转为3通道（窗口为3通道的mat）
            cv::cvtColor(dstMat, dstMat, CV_GRAY2BGR);
            // 效果图copy
            cv::Mat center = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
                                       cv::Range(srcMat.cols * 2, srcMat.cols * 3));
            cv::addWeighted(center, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, center);
        }

        // 更新
        cvui::update();
        // 显示
        cv::imshow(windowName, windowMat);
        // esc键退出
        if(cv::waitKey(25) == 27)
        {
            break;
        }
    }
}