opencv图像处理之灰度化和二值化

最新推荐文章于 2025-08-04 03:11:01 发布

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本文介绍了OpenCV中的图像处理技术，包括灰度化和二值化的原理及步骤，展示了如何将彩色图像转换为灰度图并进行二值化处理。接着，详细解释了腐蚀和膨胀的概念，阐述了这两种操作如何影响二值图像的前景和背景，特别是它们在消除连接和填补断裂方面的应用。

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本篇文章将通过灰度化和二值化&二值图像的腐蚀和膨胀的原理来介绍opencv图像处理

灰度化和二值化

1.1、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）。

1.2、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);

1.3、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 <<