图像处理知识点6：基于直方图三角法的阈值分割（C++）

最新推荐文章于 2024-10-18 16:10:27 发布

Scream1314

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分类专栏：图像处理文章标签：图像处理人工智能算法

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文章介绍了使用C++编写的三角几何化算法，通过计算直方图峰值及其两侧的直线，确定图像分割的阈值，将像素分为黑白两部分。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

算法描述：三角几何化的过程。首先找到直方图中灰度值频率最高的一点并判别该灰度级处于128（256个灰度级的一半）的左侧还是右侧，然后找到最左边点或最右边点，两点连接一条直线，求直方图上离直线最远的点，设置该点的灰度值为阈值。

算法特点：多适用于C++代码

void Triangle1(unsigned char* inputImg, unsigned char* outputImg, int width, int height)
//{
//	int histogram[256] = { 0 };
//	
//	for (int i = 0; i < height; i++)
//	{
//		for (int j = 0; j < width; j++)
//		{
//			histogram[(int)inputImg[i * width + j]] ++;
//		}
//	}
//
//	/*for (int i = 0; i < height; i++)
//	{
//		for (int j = 0; j < width; j++)
//		{
//			cout<<
//		}
//	}*/
//
//
//
//	histogram[0] = 0;
//	histogram[1] = 0;
//	//histogram[2] = 0;
//	//histogram[3] = 0;
//	histogram[255] = 0;
//
//	/**找到直方图的纵坐标与横坐标标**/
//	float max = 0;
//	int maxidx = 0;
//	for (int i = 0; i < 256; ++i)
//	{
//		if (histogram[i] > max)
//		{
//			max = histogram[i];    //纵坐标
//			maxidx = i;            //横坐标
//		}
//	}
//
//	bool lr = maxidx < 127;      //布尔类型，判断波峰处于直方图左边还是右边
//
//	float maxd = 0;
//	int maxdidx = 0;
//	if (lr)
//	{
//		float A = float(-max);                                 // A=(y2-y1)
//		float B = float(maxidx - 255);                         // B=（x1-x2）
//		float C = float(max * 255);                           //c=(x2*y1-x1*y2)   默认是的点是（255，0）
//
//		for (int i = maxidx + 1; i < 256; ++i)
//		{
//			float x0 = float(i);
//			float y0 = histogram[i];
//			float d = abs(A * x0 + B * y0 + C) / std::sqrt(A * A + B * B);         //点到直线距离公式
//			if (d > maxd)
//			{
//				maxd = d;	
//				maxdidx = i;
//			}
//		}
//	}
//
//	else 
//	{
//		float A = float(-max);
//		float B = float(maxidx);
//		float C = 0.0f;
//		
//		for (int i = 0; i < maxidx; ++i)
//		{
//			float x0 = float(i);
//			float y0 = histogram[i];
//			float d = abs(A * x0 + B * y0 + C) / std::sqrt(A * A + B * B);    //点到直线距离公式
//			if (d > maxd)
//			{
//				maxd = d;
//				maxdidx = i;
//			}
//		}
//	}
//
//	cout << "分割阈值" << maxdidx << endl;
//
//	for (int i = 0; i < height; i++)
//	{
//		for (int j = 0; j < width; j++)
//		{
//			if (inputImg[i * width + j] > maxdidx)
//			{
//				outputImg[i * width + j] = 0;
//			}
//			if (inputImg[i * width + j] < maxdidx)
//			{
//				outputImg[i * width + j] = 255;
//			}
//		}
//	}
//}

大致示意图如下所示：