OpenCV学习笔记-阈值化
需要的几个函数：
Threshold
對數組元素進行固定閾值操作
void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold,
double max_value, int threshold_type );
- src
- 原始數組 (單通道 , 8-bit of 32-bit 浮點數).
- dst
- 輸出數組，必須與 src 的類型一致，或者為 8-bit.
- threshold
- 閾值
- max_value
- 使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值.
- threshold_type
- 閾值類型 (見討論)
函數 cvThreshold 對單通道數組應用固定閾值操作。該函數的典型應用是對灰度圖像進行閾值操作得到二值圖像。(cvCmpS 也可以達到此目的) 或者是去掉噪聲，例如過濾很小或很大象素值的圖像點。本函數支持的對圖像取閾值的方法由 threshold_type 確定:
threshold_type=CV_THRESH_BINARY:
dst(x,y) = max_value, if src(x,y)>threshold
0, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold
max_value, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:
dst(x,y) = threshold, if src(x,y)>threshold
src(x,y), otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:
dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)>threshold
0, otherwise
threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)>threshold
src(x,y), otherwise
下面是圖形化的閾值描述：
Split
分割多通道数组成几个单通道数组或者从数组中提取一个通道
void cvSplit( const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1,
CvArr* dst2, CvArr* dst3 );
#define cvCvtPixToPlane cvSplit
src
原数组.
dst0...dst3
目标通道
函数 cvSplit 分割多通道数组成分离的单通道数组d。可获得两种操作模式 . 如果原数组有N通道且前N输出数组非NULL, 所有的通道都会被从原数组中提取，如果前N个通道只有一个通道非NULL函数只提取该指定通道，否则会产生一个错误，余下的通道（超过前N个通道的以上的）必须被设置成NULL，对于设置了COI的IplImage 结使用cvCopy 也可以从图像中提取单通道。
AddWeighted
计算两数组的加权值的和
void cvAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha,
const CvArr* src2, double beta,
double gamma, CvArr* dst );
src1
第一个原数组.
alpha
第一个数组元素的权值
src2
第二个原数组
beta
第二个数组元素的权值
dst
输出数组
gamma
添加的常数项。
函数 cvAddWeighted 计算两数组的加权值的和：
dst(I)=src1(I)*alpha+src2(I)*beta+gamma
所有的数组必须有相同的类型相同的大小（或ROI大小）
具体实现例题为：
#include "StdAfx.h"
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <cxcore.h>
void sum_rgb( IplImage* src , IplImage* dst)
{
IplImage* r = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_8U , 1);
IplImage* g = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_8U , 1);
IplImage* b = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_8U , 1);
cvSplit( src, r, g, b,NULL );
IplImage* s = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_8U , 1);
cvAddWeighted( r, 1./3., g, 1./3., 0.0 , s);
cvAddWeighted( s, 2./3., b, 1./3., 0.0 , s);
cvThreshold( s, dst, 100, 100, CV_THRESH_TRUNC );
cvReleaseImage( &r );
cvReleaseImage( &g );
cvReleaseImage( &b );
cvReleaseImage( &s );
}
void main()
{
cvNamedWindow( "src", 1 );
cvNamedWindow( "cvThreshold", 1 );
IplImage* src = cvLoadImage("lena.png");
IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize( src ), src->depth, 1);
sum_rgb( src, dst );
cvShowImage( "src", src );
cvShowImage( "cvThreshold", dst );
while( 1 )
{
if( cvWaitKey( 10 ) ==27 )
break;
}
cvDestroyWindow( "cvThreshold" );
cvReleaseImage( &src );
cvReleaseImage( &dst );
}
运算结果为：
另外一种实现方式为，该种实现方式目标图像与原图像一致，再次采用cvConvertScale实现，
ConvertScale 使用线性变换转换数组 void cvConvertScale( const CvArr* src, CvArr* dst, double scale=1, double shift=0 ); #define cvCvtScale cvConvertScale #define cvScale cvConvertScale #define cvConvert( src, dst ) cvConvertScale( (src), (dst), 1, 0 ) src 输入数组. dst 输出数组 scale 比例因子. shift 该加数被加到输入数组元素按比例缩放后得到的元素上 函数 cvConvertScale 有多个不同的目的因此就有多个同义函数（如上面的#define所示）。 该函数首先对输入数组的元素进行比例缩放，然后将shift加到比例缩放后得到的各元素上，即： dst(I)=src(I)*scale + (shift,shift,...)，最后可选的类型转换将结果拷贝到输出数组。 多通道的数组对各个通道是独立处理的。 类型转换主要用舍入和溢出截断来完成。也就是如果缩放+转换后的结果值不能用输出数组元素类型值精确表达，就设置成在输出数组数据轴上最接近该数的值。 如果 scale=1, shift=0 就不会进行比例缩放. 这是一个特殊的优化，相当于该函数的同义函数名：cvConvert 。如果原来数组和输出数组的类型相同，这是另一种特殊情形，可以被用于比例缩放和平移矩阵或图像，此时相当于该函数的同义函数名：cvScale。
还需要用到cvAcc函数，为
Acc 将帧叠加到累积器（accumulator）中 void cvAcc( const CvArr* image, CvArr* sum, const CvArr* mask=NULL ); image 输入图像, 1- 或 3-通道, 8-比特或32-比特浮点数. (多通道的每一个通道都单独处理). sum 同一个输入图像通道的累积，32-比特或64-比特浮点数数组. mask 可选的运算 mask. 函数 cvAcc 将整个图像 image 或某个选择区域叠加到 sum 中：
具体实现代码：
#include "StdAfx.h"
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <cxcore.h>
void sum_rgb( IplImage* src , IplImage* dst)
{
IplImage* r = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_8U , 1);
IplImage* g = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_8U , 1);
IplImage* b = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_8U , 1);
cvSplit( src, r, g, b,NULL );
IplImage* s = cvCreateImage( cvGetSize(src) , IPL_DEPTH_32F , 1);
cvZero(s);
cvAcc(b,s);
cvAcc(g,s);
cvAcc(r,s);
cvThreshold(s,s,100,100,CV_THRESH_TRUNC);
cvConvertScale(s,dst,1,0);
cvReleaseImage( &r );
cvReleaseImage( &g );
cvReleaseImage( &b );
cvReleaseImage( &s );
}
void main()
{
cvNamedWindow( "src", 1 );
cvNamedWindow( "cvThreshold", 1 );
IplImage* src = cvLoadImage("lena.png");
IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_32F, 1);
sum_rgb( src, dst );
cvShowImage( "src", src );
cvShowImage( "cvThreshold", dst );
while( 1 )
{
if( cvWaitKey( 10 ) ==27 )
break;
}
cvDestroyWindow( "cvThreshold" );
cvReleaseImage( &src );
cvReleaseImage( &dst );
}
该运算结果有问题，显示结果为白色，还没找到原因。
如图，
参考文献：
1.学习OpenCV，于仕祺，刘瑞祯，清华大学出版社，pp.155-159
2.http://www.opencv.org.cn/index.php/Cxcore%E6%95%B0%E7%BB%84%E6%93%8D%E4%BD%9C
3.http://www.opencv.org.cn/index.php/Cv%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%A4%84%E7%90%86#Threshold
4.http://blog.csdn.net/cartoonface/article/details/5998827