opencv 笔记13 Imgproc_Threshold

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

using namespace cv;

/// 全局变量定义及赋值

int threshold_value = 0;
int threshold_type = 3;;
int const max_value = 255;
int const max_type = 4;
int const max_BINARY_value = 255;

Mat src, src_gray, dst;
char* window_name = "Threshold Demo";

char* trackbar_type = "Type: \n 0: Binary \n 1: Binary Inverted \n 2: Truncate \n 3: To Zero \n 4: To Zero Inverted";
char* trackbar_value = "Value";

/// 自定义函数声明
void Threshold_Demo( int, void* );

/**
 * @主函数
 */
int main( int argc, 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）
  src = imread( argv[1], 1 );

  /// 将图片转换成灰度图片
  cvtColor( src, src_gray, CV_RGB2GRAY );

  /// 创建一个窗口显示图片
  namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

  /// 创建滑动条来控制阈值
  createTrackbar( trackbar_type,
                  window_name, &threshold_type,
                  max_type, Threshold_Demo );

  createTrackbar( trackbar_value,
                  window_name, &threshold_value,
                  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)
  {
    int c;
    c = waitKey( 20 );
    if( (char)c == 27 )
      { break; }
   }

}


/**
 * @自定义的阈值函数
 */
void Threshold_Demo( int, void* )
{
  /* 0: 二进制阈值
     1: 反二进制阈值
     2: 截断阈值
     3: 0阈值
     4: 反0阈值
   */

  threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type );

  imshow( window_name, dst );
}

double threshold(const Mat& src, Mat& dst, double thresh, double maxVal, int thresholdType)

Parameters:	src – Source array (single-channel, 8-bit of 32-bit floating point) dst – Destination array; will have the same size and the same type as src thresh – Threshold value maxVal – Maximum value to use with THRESH_BINARY and THRESH_BINARY_INV thresholding types thresholdType – Thresholding type (see the discussion)

  值类型1：二进制阈值化

• 该阈值化类型如下式所示:

  

• 解释：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。

  

 阈值类型2：反二进制阈值化

• 该阈值类型如下式所示：

  

• 解释：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）。

  

 阈值类型3：截断阈值化

• 该阈值化类型如下式所示：

  

• 解释：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）。

  

 阈值类型4：阈值化为0

• 该阈值类型如下式所示：

  

• 解释：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。

  

 阈值类型5：反阈值化为0

• 该阈值类型如下式所示：

  

• 解释：原理类似于0阈值，但是在对图像做处理的时候相反，即：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。