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Packages:org.opencv.imgproc
这个包中包括模糊,调整图像,金字塔运算,滤波,颜色转换,计算直方图,边缘检测,二值化,大小等等。
介绍几个比较重要和常用的算法。
对图像进行二值化
static void
使用自适应阈值的方式来二值化图像, T(x,y)是对每个像素计算的阈值.
adaptiveThreshold(Mat src, Mat dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
对于ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, T(x,y) 是(x, y)的blockSize x blockSize 的领域加权均值 减去 C.
对于 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, T(x,y) 是(x, y)的blockSize x blockSize 的领域均值 减去 C.
属性
blockSize - 对于某个像素,计算其阈值所考虑的元素范围: 3, 5, 7, and so on.
thresholdType - Thresholding type that must be either THRESH_BINARY or THRESH_BINARY_INV.
dst -和原图像相同类型的的目标图像.
C - 从均值中减去的一个常数. 一般是取正值,也可以去0或者负数.
src - 原图像8位单通道图像.
maxValue - 和thresholdType相关,如果这一参数为 THRESH_BINARY,那么二值化图像像素大于阈值为maxValue,反之参数为THRESH_BINARY_INV,则小于阈值的被赋值为maxValue。
adaptiveMethod - 能够使用哪种自适应阈值算法, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C orADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C.
用法举例
Imgproc.adaptiveThreshold(inputFrame.gray(), mbyte, 255,Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 5, 2);
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