C++中怎么利用OpenCV實(shí)現(xiàn)閾值操作

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創(chuàng)新互聯(lián)成立以來不斷整合自身及行業(yè)資源、不斷突破觀念以使企業(yè)策略得到完善和成熟，建立了一套“以技術(shù)為基點(diǎn)，以客戶需求中心、市場為導(dǎo)向”的快速反應(yīng)體系。對(duì)公司的主營項(xiàng)目，如中高端企業(yè)網(wǎng)站企劃 / 設(shè)計(jì)、行業(yè) / 企業(yè)門戶設(shè)計(jì)推廣、行業(yè)門戶平臺(tái)運(yùn)營、app軟件開發(fā)、移動(dòng)網(wǎng)站建設(shè)、微信網(wǎng)站制作、軟件開發(fā)、成都服務(wù)器托管等實(shí)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，讓客戶可以直觀的預(yù)知到從創(chuàng)新互聯(lián)可以獲得的服務(wù)效果。

什么是閾值

最簡單的圖像分割的方法。
應(yīng)用舉例：從一副圖像中利用閾值分割出我們需要的物體部分（當(dāng)然這里的物體可以是一部分或者整體）。這樣的圖像分割方法是基于圖像中物體與背景之間的灰度差異，而且此分割屬于像素級(jí)的分割。
為了從一副圖像中提取出我們需要的部分，應(yīng)該用圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與選取的閾值進(jìn)行比較，并作出相應(yīng)的判斷。（注意：閾值的選取依賴于具體的問題。即：物體在不同的圖像中有可能會(huì)有不同的灰度值。
一旦找到了需要分割的物體的像素點(diǎn)，我們可以對(duì)這些像素點(diǎn)設(shè)定一些特定的值來表示。（例如：可以將該物體的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為：‘0’（黑色）,其他的像素點(diǎn)的灰度值為：‘255’（白色）；當(dāng)然像素點(diǎn)的灰度值可以任意，但最好設(shè)定的兩種顏色對(duì)比度較強(qiáng)，方便觀察結(jié)果）。

閾值化的類型：

OpenCV中提供了閾值（threshold）函數(shù)： threshold 。
這個(gè)函數(shù)有5種閾值化類型，在接下來的章節(jié)中將會(huì)具體介紹。
為了解釋閾值分割的過程，我們來看一個(gè)簡單有關(guān)像素灰度的圖片，該圖如下。該圖中的藍(lán)色水平線代表著具體的一個(gè)閾值。

二進(jìn)制閾值化

該閾值化類型如下式所示:
解釋：在運(yùn)用該閾值類型的時(shí)候，先要選定一個(gè)特定的閾值量，比如：125，這樣，新的閾值產(chǎn)生規(guī)則可以解釋為大于125的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為最大值(如8位灰度值最大為255)，灰度值小于125的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為0。

反二進(jìn)制閾值化

該閾值類型如下式所示：
解釋：該閾值化與二進(jìn)制閾值化相似，先選定一個(gè)特定的灰度值作為閾值，不過最后的設(shè)定值相反。（在8位灰度圖中，例如大于閾值的設(shè)定為0，而小于該閾值的設(shè)定為255）。

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該閾值化類型如下式所示：
解釋：同樣首先需要選定一個(gè)閾值，圖像中大于該閾值的像素點(diǎn)被設(shè)定為該閾值，小于該閾值的保持不變。（例如：閾值選取為125，那小于125的閾值不改變，大于125的灰度值（230）的像素點(diǎn)就設(shè)定為該閾值）。

閾值化為0

該閾值類型如下式所示：
解釋：先選定一個(gè)閾值，然后對(duì)圖像做如下處理：1 像素點(diǎn)的灰度值大于該閾值的不進(jìn)行任何改變；2 像素點(diǎn)的灰度值小于該閾值的，其灰度值全部變?yōu)?。

反閾值化為0

該閾值類型如下式所示：
解釋：原理類似于0閾值，但是在對(duì)圖像做處理的時(shí)候相反，即：像素點(diǎn)的灰度值小于該閾值的不進(jìn)行任何改變，而大于該閾值的部分，其灰度值全部變?yōu)?。

代碼演示

新建一個(gè)項(xiàng)目opencv-0014,配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法.這次我們直接在第二個(gè)圖片上加上一個(gè)TrackBar直接顯示出來,然后再進(jìn)行操作,其中定義了一個(gè)thresthold_value的值為TrackBar的初始值,然后寫了定義一了個(gè)TrackbarEvent(int,void*)的事件用于關(guān)聯(lián)Trackbar的,這次我們加載的圖片是幾何形狀的圖片