OpenCV-3.Thresholding

Thresholding

介绍

    在图像处理中，Thresholding中文翻译过来叫二值化或者 阈值化 。二值化就是把图片传换成只有white和black这两种颜色。通过Thresholding，可以让图片中感兴趣的颜色变成主角--white，其余的颜色全部隐藏--black。另外，二值化后的图片也便于计算机进行分析，因为边缘轮廓十分清晰，所以计算机可以轻松找到边界线。然而，在这方面，Thresholding并不是顶好的算法，有些时候遇到某些特殊图片效果也不好。

代码演示

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "cv.h"


int main()
{
	//读取图片
	IplImage* img = cvLoadImage("6.jpg");  
	//创建3个图片来保存原图中的各个通道
	IplImage* redchannel = cvCreateImage(cvGetSize(img),8,1);
	IplImage* greenchannel = cvCreateImage(cvGetSize(img),8,1);
	IplImage* bluechannel = cvCreateImage(cvGetSize(img),8,1);
	//获得各个通道信息
	cvSplit(img,bluechannel,greenchannel,redchannel,NULL);
	
	//观察单通道图像
	cvNamedWindow("redchannel");
	cvNamedWindow("bluechannel");
	cvNamedWindow("greenchannel");
	cvShowImage("redchannel",redchannel);
	cvShowImage("bluechannel",bluechannel);
	cvShowImage("greenchannel",greenchannel);
	/*
	由于我们是想分离出红色，所以我们应当关注red channel，
	请观察文章中图一，这是三个通道各自的图像，最左是red channel，所以红色明亮一些，其余颜色暗淡些，但是
	注意，白色也是明亮的，因为white = r + g + b，中间图是green channel，绿色亮一些，红色又会暗淡些，但是白色依然也很亮，最后是blue channel，由于原图中蓝色不怎么明显，所以，blue channel中就白色明亮些。
	我们需要只关注red channel，所以，我们需要从red channel中把包括白色的公共部分去掉
	即，需要如此：red = red - (blue + green)
	下面两句便是实现这个计算式的代码
	*/	
	cvAdd(bluechannel,greenchannel,greenchannel);//green = blue + green

	cvSub(redchannel,greenchannel,redchannel);	 //red = red - green.
	//Threshold操作：参数1：src，参数2：dst.
	//20是阈值，大于20的直接255，所以之前的red就变white了。该函数具体用法可以google
	cvThreshold(redchannel,redchannel,20,255,CV_THRESH_BINARY);
	//show
	cvNamedWindow("original");
	cvNamedWindow("red");
	cvShowImage("original",img);
	cvShowImage("red",redchannel);
	cvWaitKey(0);
	return 0;
}

图一：

图二：