Opencv 阈值化处理

最新推荐文章于 2025-05-29 08:32:39 发布

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博客提及阈值化算法，且该算法使用滑动条，同时还提到了固定值，这些内容与信息技术领域的算法应用相关。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

阈值化算法（使用滑动条）

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

#define WINDOW_NAME "【程序窗口】"

int g_nThresholdValue = 100;
int g_nThresholdType = 3;
Mat g_srcImage, g_grayImage, g_dstImage;

void on_Threshold(int, void*);//回调函数

int main() {
	g_srcImage = imread("001.png");
	if (!g_srcImage.data) {
		cout << "读取图片错误！" << endl;
		return false;
	}

	cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_RGB2GRAY);

	namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);

	createTrackbar("模式", WINDOW_NAME, &g_nThresholdType, 4, on_Threshold);
	createTrackbar("参数值", WINDOW_NAME, &g_nThresholdValue, 255, on_Threshold);

	on_Threshold(0, 0);

	while (1) {
		int key;
		key = waitKey(20);
		if ((char)key == 27)
			break;
	}
	return 0;
}

//on_Threshold函数
void on_Threshold(int, void*) {
	threshold(g_grayImage, g_dstImage, g_nThresholdValue, 255, g_nThresholdType);

	imshow(WINDOW_NAME, g_dstImage);
}

固定值

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

#define WINDOW_NAME "【程序窗口】"

int g_nThresholdValue = 200;
int g_nThresholdType = 3;
Mat g_srcImage, g_grayImage, g_dstImage;

void on_Threshold(int, void*);//回调函数

int main() {
	g_srcImage = imread("goal1.png");
	if (!g_srcImage.data) {
		cout << "读取图片错误！" << endl;
		return false;
	}
	
	cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_RGB2GRAY);

	//创建窗口并显示原图
	namedWindow(WINDOW_NAME, WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(WINDOW_NAME, g_srcImage);

	threshold(g_grayImage, g_dstImage, g_nThresholdValue, 255, g_nThresholdType);
	
	imshow(WINDOW_NAME, g_dstImage);
	imwrite("mask.png", g_dstImage);
	
	waitKey(200000);
	return 0;
}