opencv3学习之固定阈值操作

阈值是最简单的图像分割方法，这种方法基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。

一旦找到了要分割物体的像素点，可以把该物体设为白色，其他的设为黑色，对比度强，方便观察结果。

给定一个指定阈值，高于它的怎么处理，低于它的怎么处理，可以用它来过滤掉很小或很大像素值的图像点。

//29.阈值操作

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

#include <opencv2/core/core.hpp>

#include <iostream>

#define WINDOW_NAME "A"

using namespace cv;

using namespace std;

Mat g_srcImage,g_grayImage,g_dstImage;

int g_type=3,g_value=100;

void on_Threshold(int,void *);

int main(){

    g_srcImage=imread("/Users/oumoemoe/Downloads/girl.png");

    if(!g_srcImage.data){

        printf("图像读取失败/n");

        return false;

    }

    namedWindow(WINDOW_NAME,WINDOW_AUTOSIZE);

    cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGRA2GRAY);

    createTrackbar("a", WINDOW_NAME, &g_type, 4,on_Threshold);//注意第三个参数是指针型变量，不能直接写数值会报错，因为它是变量，所以在移动滑块是效果会变化，g_type虽然等于3，但实际上指的是最大值为3，可以查看从0-3的效果

    createTrackbar("b", WINDOW_NAME, &g_value, 255,on_Threshold);

    on_Threshold(0, 0);//初始值从0，0开始

    while (1) {

        int key;

        key=waitKey(20);

        if((char)key==27){

            break;

        }

    }

    return 0;

}

void on_Threshold(int,void *){

    threshold(g_srcImage, g_dstImage, g_value, 255, g_type);//第三个参数为阈值的具体值，第四个参数为阈值最大值，第五个参数为阈值类型

      //根据当前图像的像素值与给定具体阈值比较大小，高于它的如何操作，低于它的如何操作，而这个操作类型取决于第五个参数，即阈值类型。如，我们这里选的g_type=3，那么根据书中写的如下图所示，它们对应的类型数值分别为0，1，2，3，4.原图像的像素值大于该给定阈值时，原像素保持不变，否则，像素值变为0.这里做的滑动效果就是为了看出各种情况下的效果，而不是说阈值操作是会变化的。

    imshow(WINDOW_NAME, g_dstImage);

}

值得注意的是这里面的一些变量，不能直接用数值来代替，必须写成变量形式，否则不能显示出应有的效果。