opencv 学习之 阈值化<1> 单一阈值

先介绍几个函数。

1、图像融合

void cvAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha,const CvArr* src2, double beta,double gamma, CvArr* dst );

src1 ：第一个原数组. 

alpha ：第一个数组元素的权值 

src2 ：第二个原数组 

beta ：第二个数组元素的权值 

dst ：输出数组 

gamma ：添加的常数项

函数 cvAddWeighted 计算两数组的加权值的和： 

dst(I)=src1(I)*alpha+src2(I)*beta+gamma

所有的数组必须的相同的类型相同的大小（或ROI大小）  

2、阈值操作

void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type );

threshold_type：阈值类型

 threshold_type=CV_THRESH_BINARY:

如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst（x,y）=0;

threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:

如果 src(x,y)>threshold,dst(x,y) = 0; 否则,dst(x,y) = max_value.

threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:

如果 src(x,y)>threshold，dst(x,y) = threshold; 否则dst(x,y) = src(x,y).

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:
如果src(x,y)>threshold，dst(x,y) = src(x,y) ; 否则 dst(x,y) = 0。

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:
如果 src(x,y)>threshold，dst(x,y) = 0 ; 否则dst(x,y) = src(x,y).

测试代码如下：

//阈值化

#include "highgui.h"
#include "cv.h"

void Threshold(IplImage * src, IplImage * dst)
{
	IplImage * r = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage * g = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);
	IplImage * b = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);

	//分别复制多通道图像的每个通道到多个单通道图像
	cvSplit(src, r, g, b, NULL);

	IplImage * s = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);
	//图像融合，src1，权值，src2，权值，常数项，dst
	cvAddWeighted(r, 1./3., g, 1./3., 0.0, s);
	cvAddWeighted(s, 2./3., b, 1./3., 0.0, s);
	//s>100， dst=100， s<100，dst=s
	cvThreshold(s, dst, 100, 100, CV_THRESH_TRUNC);

	cvReleaseImage(&r);
	cvReleaseImage(&g);
	cvReleaseImage(&b);
	cvReleaseImage(&s);
}

int main()
{
	IplImage * src = cvLoadImage("d:\\picture\\01.bmp");
	IplImage * dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, 1);

	cvNamedWindow("src", 0);
	cvNamedWindow("dst", 0);

	Threshold(src, dst);

	cvShowImage("src", src);
	cvShowImage("dst", dst);

	if(cvWaitKey(0)==27)
	{
		cvDestroyWindow("src");
		cvDestroyWindow("dst");
		cvReleaseImage(&src);
		cvReleaseImage(&dst);
	}
}

效果如图：

另一种阈值化方法：

        // Threshold.cpp
<pre name="code" class="html">

	<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">IplImage * s = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1);</span>

cvZero(s);cvAcc(b,s);cvAcc(g,s);cvAcc(b,s);cvAcc(r,s);cvThreshold(s, dst, 100, 100, CV_THRESH_TRUNC);

效果如下：

void cvAcc( const CvArr* image, CvArr* sum, const CvArr* mask=NULL );

image

输入图像, 1- 或 3-通道, 8-比特或32-比特浮点数. (多通道的每一个通道都单独处理).

sum

同一个输入图像通道的累积，32-比特或64-比特浮点数组

mask

可选的运算 mask.

函数 cvAcc 将整个图像 image 或某个选择区域叠加到 sum 中：