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) = 0; 否则,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) ; 否则 dst(x,y) = 0。

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:
如果 src(x,y) = 0 ; 否则dst(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),1);
	IplImage * b = cvCreateImage(cvGetSize(src),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),1);
	//图像融合，src1，权值，src2，权值，常数项，dst
	cvAddWeighted(r,1./3.,0.0,s);
	cvAddWeighted(s,2./3.,s);
	//s>100， dst=100， s<100，dst=s
	cvThreshold(s,dst,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,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：

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