一. 關鍵函數介紹

下面就介紹OpenCV中對圖像進行二值化的關鍵函數——cvThreshold()。

函數功能：采用Canny方法對圖像進行邊緣檢測

函數原型：

void?cvThreshold(

? const?CvArr*?src,

? CvArr*?dst,

? double?threshold,

? double?max_value,

? int?threshold_type

);

函數說明：

第一個參數表示輸入圖像，必須為單通道灰度圖。

第二個參數表示輸出的邊緣圖像，為單通道黑白圖。

第三個參數表示閾值

第四個參數表示最大值。

第五個參數表示運算方法。

在OpenCV的imgproc\types_c.h中可以找到運算方法的定義。

/* Threshold types*/

enum

{

????CV_THRESH_BINARY?????=0,??/* value = value > threshold ? max_value :0???????*/

????CV_THRESH_BINARY_INV?=1,??/* value = value > threshold ? 0 : max_value???????*/

????CV_THRESH_TRUNC??????=2,??/* value = value > threshold ? threshold : value???*/

????CV_THRESH_TOZERO?????=3,??/* value = value > threshold ? value :0???????????*/

????CV_THRESH_TOZERO_INV?=4,??/* value = value > threshold ? 0 :value???????????*/

????CV_THRESH_MASK???????=7,

????CV_THRESH_OTSU???????=8??/* use Otsualgorithm to choose the optimal threshold value; combine the flag with one ofthe above CV_THRESH_* values */

};

注釋已經寫的很清楚了，因此不再用中文來表達了。

現象：

注意了：

?

其中的二值化灰度值是可以調節的，當灰度值比較小的時候，出現輪廓很大的情況，與事實不符合。所以需要調節到合適的灰度值。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像轮廓提取关键函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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