opencv上机实验报告

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1、XI.ANTECHNOLOGICALUNIVERSITY《OPENCV图像处理》实验报告理学院信息与计算科学刘建伟101001班院(系):专业:指导老师:班级:姓名:龙云祥基本的阀值操作一、实验名称:基本的阀值操作二、实验H的:1.进一步学习opencv的一些基木操作2.通过学习基木的阀值操作,了解OpenCV中的阀值(threshold)函数,并掌握threshold的应用三、实验原理.•阀值分割是最简单的图像分割的方法。应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体)。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰

2、度差异,而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分,应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较,并作出相应的判断。(注意:阈值的选取依赖于具体的问题。即:物体在不同的图像中有可能会存不同的灰度值。一旦找到了需要分割的物体的像素点,我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。阈值化的类型可分为:1.二进制阈值化:在运用该阈值类型的时候,先要选定一个特定的阈值量,比如:125,这样,新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255),灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。1.反二进制阈值化

3、:该阈值化与二进制阈值化相似,先选定一个特定的灰度值作为阈值,不过最后的设定值相反。(在8位灰度图中,例如大于阈值的设定为0,而小于该阈值的设定为255)。2.截断阈值化:同样首先需要选定一个阈值,图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值,小于该阈值的保持不变。(例如:阈值选取为125,那小于125的阈值不改变,大于125的灰度值(230)的像素点就设定为该阈值)。3.阈值化为0:先选定一个阈值,然后对图像做如下处理:1像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变•,2像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值全部变为0。4.反阈值化为0:原理类似于0阈值,但是在对图像做处理

4、的时候相反,1卩:像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变,而大于该阈值的部分,其灰度值全部变为0。Windows2007操作系统,VisualStudio2012五、实验源代码:^include"stdafx.h"#includc,zopcncv2/imgproc/imgproc.hpp〃#includc〃opcncv2/highgui/highgui.hpp〃^include^includeusingnamespacecv;///全局变量定义及赋值intthresholdevalue=0;intthrcshold^typc

5、=3;;intconstmax_valuc=255;intconstmax_typc=4;intconstmaxBTNARYvalue=255;Matsre,src_gray,dst;char*window_namc="ThresholdDemo";Truncatechar*trackbar_typc="Type:0:Binary1:Binaryinverted2:3:ToZero4:ToZeroInverted”;char*trackbar_value=’’Value”;///自定义函数声明voidThrcshold_Dcmo(int,voi

6、d氺);/*氺z*@主函数*/intmain(intarge,char**argv){///读取一副图片,不改变图片本身的颜色类型(该读取方式为DOS运行模式)sre=imrcad(〃D:\SDK\1234.jpg〃,1);///将图片转换成灰度图片cvtColor(sre,src_gray,CVRGB2GRAY):///创建一个窗口显示图片namcdWindow(windowname,CVWINDOWAUTOSIZE):///创建滑动条来控制阈值crcatcTrackbar(trackbar_typc,window_namc,&thrcshold_typc,

7、max_typc,Thrcshold_Dcmo);createTrackbar(trackbar_value,window_name,&thresholdevalue,max_value,Threshold_Demo);///初始化自定义的阈值函数Threshold_Demo(0,0);///等待用户按键。如果是ESC健则退出等待过程。while(true){intc;c=waitKey(20):if((char)c==27){break;}}}voidThresholdDemo(int,void*)//@自定义的阈值函数{/*0:二进制阈值1:反二进制阈值2:截

8、断阈值3:

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