16、计算机视觉与图像处理技术详解

计算机视觉与图像处理技术详解

1. 图像阈值处理

在图像处理中，阈值处理是一项基础且重要的操作。通过调用 Threshold(...) 函数，我们可以对图像进行阈值处理。该函数的前两个参数分别为输入图像和输出图像，接着是阈值（double 类型）、最大值（double 类型）以及阈值类型（枚举类型）。阈值类型包含五种基本的阈值操作，还有更高级的 Otsu 和 Mask 方法。

例如，当我们将阈值设置为 220，最大值设置为 255，并应用二进制阈值时，程序会将除最亮像素之外的所有像素变黑，最亮像素则变为白色。这样处理后的图像，只有外界的自然光以及其在电脑显示器和桌子上的反射光被视为明亮区域。

2. 图像平滑处理

2.1 平滑处理的作用

平滑处理（或模糊处理）通常用于去除图像中不需要的细节，如噪声、边缘、瑕疵、敏感数据或其他细微现象。它还能使颜色过渡更加流畅，因为图像的边缘会变得不那么明显。在计算机视觉中，这对于减少目标检测算法的误报非常重要。

需要注意的是，模糊敏感数据并不是防止他人窥探的有效方法，尤其是对于字母数字字符。因为可以从模糊结果中插值恢复数据，更好的做法是用垃圾像素（强度为 0 的像素）覆盖敏感数据，将其完全擦除。

2.2 基本平滑滤波器

OpenCV 中提供了四种基本的平滑滤波器，具体如下表所示：
| 平滑滤波器类型 | 描述 | 调用方法 |
| — | — | — |
| 平均滤波 | 一种基本的平滑滤波器，通过对相邻像素求平均值来确定像素值。 | CvInvoke.Blur(M