超级会员免费看
本文介绍了基于C++的OpenCV4中阈值处理的基础知识，包括固定阈值法、全局阈值（如Otsu方法）和自适应阈值。通过阈值处理，可以将图像转换为二值图像，适用于目标分割和背景去除。文章详细讲解了threshold函数的使用，以及不同阈值类型的差异，并提供了相关代码示例。
一，阈值处理之固定阈值法
例如，图像由暗色背景上的亮目标组成，目标像素和背景像素的灰度值组合构成两种主要模式，可以通过设定适当的阈值 T，将图像的像素划分为两类：灰度值大于 T 的像素集是目标，小于 T 的像素集是背景。
如果图像的直方图存在明显边界，容易找到图像的分割阈值；但如果图像直方图分界不明显，则很难找到合适的阈值，甚至可能无法找到固定的阈值有效地分割图像。
1，C++ API：threshold 注意这个 API 只能支持灰度图
CV_EXPORTS_W double threshold( InputArray src, OutputArray dst,
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
