【OpenCV C++20 学习笔记】阈值操作—分离图片对象

原理

用阈值来分离图片中的对象是一种最简单的分离方法。根据我们想要分离的图片中的对象,设置特定的阈值,然后通过将图片的每个像素值与该阈值进行对比,从而确定我们想要的图像中的区域。

二值化类型

OpenCV中的threshold函数共有5种类型的阈值操作方法可选。
首先我们有一张原图,图中像素点的值用 s r c ( x , y ) src(x,y) src(x,y)表示,该图片中的颜色分布图如下(纵轴为颜色值,横轴为不同像素点,蓝线为固定阈值):
原图颜色分布

二值化(Threshold Binary)

二值化操作的具体方法用公式表示为:
d s t ( x , y ) = { m a x V a l u e if s r c ( x , y ) > t h r e s h o l d 0 otherwise dst(x,y)= \begin{cases} maxValue & \text{if} \quad src(x,y) > threshold \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} dst(x,y)={ maxValue0ifsrc(x,y)>thresholdotherwise

  • d s t ( x , y ) 为像素点阈值操作后的结果,下同 dst(x,y)为像素点阈值操作后的结果,下同 dst(x,y)为像素点阈值操作后的结果,下同

即,如果像素点的颜色值 s r c ( x , y ) src(x,y) src(x,

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