111

最新推荐文章于 2025-07-20 13:16:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-20 13:16:08 发布 · 175 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#http

本文介绍使用OpenCV进行图像读取、显示、灰度转换、阈值处理及腐蚀操作的过程。通过代码实现，展示了如何从彩色图像转换为灰度图像，应用阈值处理并使用结构元素进行图像腐蚀，最后保存处理后的图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>


int main()
{
	cv::Mat src = cv::imread("test.png", cv::IMREAD_COLOR);
	cv::imshow("src", src);
	/*for (int i = 0; i < src.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < src.cols; j++)
		{
			std::cout << src.at<cv::Vec3b>(i, j) << std::endl;
		}
	}*/
	cv::Mat gray, thres;
	cv::cvtColor(src, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	std::cout << gray.channels() << std::endl;
	cv::imshow("gray", gray);
	cv::threshold(gray, thres, 20, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_TRIANGLE);
	cv::imshow("thres", thres);
	cv::Mat structureElement = cv::getStructuringElement(cv::MorphShapes::MORPH_RECT, cv::Size(2, 2), cv::Point(-1, -1));      //创建结构元
	cv::Mat erodedimg;
	cv::erode(thres, erodedimg, structureElement);
	cv::imshow("erodedimg", erodedimg);
	cv::imwrite("r.jpg", erodedimg);
	cv::waitKey(0);

	system("pause");
	return 0;
}