使用的是threshold和adaptiveThreshold方法。 官方示例給出了很好的說明
下面說一下個(gè)人的理解。
double cv::threshold (InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type )| 參數(shù) | 含義 |
|---|---|
| src | 輸入，要求是單通道圖像 |
| thresh | 門限值 |
| maxval | 超過門限的像素被賦予的新值 |
| type | 處理算法類別 |
type的取值
| 類型 | 含義 |
|---|---|
| THRESH_BINARY | 超過thresh的像素被設(shè)為maxval, 其他被設(shè)為0 |
| THRESH_BINARY_INV | 相反 |
| THRESH_TRUNC | 超過thresh的像素被設(shè)為maxval, 其他不變 |
| THRESH_TOZERO | 超過thresh的像素不變, 其他設(shè)為0 |
| THRESH_TOZERO_INV | 相反 |
| THRESH_OTSU | flag, use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value |
| THRESH_TRIANGLE | flag, use Triangle algorithm to choose the optimal threshold value |
THRESH_OTSU和THRESH_TRIANGLE和前面的type可以組合使用，好處是不用自己指定thresh值，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行計(jì)算并且作為返回值返回。 THRESH_OTSU文檔上說如果圖像黑白分明，就可以用這個(gè)，我試了一下，用掃描儀掃描的一個(gè)帶文字的圖像，由于沒有光照的差異，算是黑白分明的了，用這個(gè)參數(shù)得到的結(jié)果和自己多次調(diào)整thresh得到的最優(yōu)結(jié)果幾乎是一樣的。 THRESH_TRIANGLE在什么情況下用不清楚。
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