OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 40 - 二值图像介绍

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本文关键知识点：二值图像介绍

二值图像就是只有黑白两种颜色表示的图像，其中0-表示黑色，1-表示白色(255)。二值图像处理与分析在机器视觉与机器人视觉中非常重要，涉及到非常多的图像处理相关的知识，常见的二值图像分析包括轮廓分析、对象测量、轮廓匹配与识别、形态学处理与分割、各种形状检测与拟合、投影与逻辑操作、轮廓特征提取与编码等。此外图像二值化的方法也有很多，OpenCV主要是支持几种经典的二值化算法。

从编程与代码角度，OpenCV中二值图像单通道的、字节类型的Mat对象、对于任意的输入图像首先需要把图像转换为灰度、然后通过二值化方法转换为二值图像。本质上，从灰度到二值图像，是对数据的二分类分割，所以很多数据处理的方法都可以使用，但是图像是特殊类型的数据，它有很多限制条件，决定了只有一些合适的方法才会取得比较好的效果，这些算法的最主要的一个任务就是寻找合理的分割阈值T、对于给定任意一个像素点灰度值P(x,y)>T?255:0

演示代码

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