利用OpenCV实现局部动态阈值分割

利用OpenCV实现局部动态阈值分割，参考Halcon dyn_threshold算子的思路实现。

#include "dialog.h"
#include <QApplication>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <QDebug>

int main(int argc, char *argv[])
{
  IplImage *img = cvLoadImage("D:/cs/1227/f9.bmp",0);
  IplImage *out = cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,1);
  cvSmooth(img,out,CV_BLUR,50);
  IplImage *res = cvCreateImage(cvGetSize(img),img->depth,1);
  qDebug()<<img->nChannels;
  double a = 0;
  double b = 0;
  for(int i=0;i<img->height;i++){
    for(int j=0;j<img->width;j++){
      CvScalar color = cvGet2D(img,i,j);
      CvScalar color1 = cvGet2D(out,i,j);
      a = color.val[0];
      b = color1.val[0];
      //a = exp(a);
      CvScalar c = cvScalar(b-a+128);
      cvSet2D(res,i,j,c);
    }
  }
  cvThreshold(res,res,150,255,CV_THRESH_BINARY_INV);
  cvNamedWindow("Image",0);
  cvShowImage("Image",res);
  cvSaveImage("D:/cs/cs.bmp",out);
  cvWaitKey(0);
  cvReleaseImage(&img);
  cvDestroyWindow("Image");
  return 0;
}

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • 基于C++实现kinect+opencv 获取深度及彩色数据
  • 使用opencv拉伸图像扩大分辨率示例
  • 实现opencv图像裁剪分屏显示示例
赞 (0)

相关推荐

  • 使用opencv拉伸图像扩大分辨率示例

    使用OPENCV图像处理库,拉伸图像扩大分辨率 复制代码 代码如下: //缩放图像文件#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;//隐藏控制台窗口#pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")int main(){ const char *pstrImageName = &qu

  • 基于C++实现kinect+opencv 获取深度及彩色数据

    开发环境 vs2010+OPENCV2.4.10 首先,下载最新的Kinect 2 SDK  http://www.microsoft.com/en-us/kinectforwindows/develop/downloads-docs.aspx 下载之后不要插入Kinect,最好也不用插入除了键盘鼠标以外的其它USB设备,然后安装SDK,安装完成之后插入Kinect,会有安装新设备的提示.安装完成之后可以去"开始"那里找到两个新安装的软件,一个是可以显示Kinect深度图,另外一个软件

  • 实现opencv图像裁剪分屏显示示例

    使用OPENCV图像处理库,将图片裁剪分屏显示 复制代码 代码如下: //#include "stdafx.h"#include <opencv2/opencv.hpp> //#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>//#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <iostream>#include <vector>using namespa

  • 利用OpenCV实现局部动态阈值分割

    利用OpenCV实现局部动态阈值分割,参考Halcon dyn_threshold算子的思路实现. #include "dialog.h" #include <QApplication> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <QDebug> int main(int argc, char *argv[]) { IplImage *img = cvLoadImage(&

  • opencv 阈值分割的具体使用

    阈值分割 像素图 原始图像像素图 见下面 红色线:标注一条阈值线 二进制阈值化 首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255) 小于127的像素点灰度值设为0 反二进制阈值化 首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最小为0 小于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255) 截断阈值化 首先选定一个阀值,大于该阈值的像素点呗设定为该阈值,小于该阈值的不变 如:阈值127,大于127的像素点值为127:小于127的不变

  • Python+OpenCV实现阈值分割的方法详解

    Python+OpenCV实现阈值分割的方法详解

    目录 一.全局阈值 1.效果图 2.源码 二.滑动改变阈值(滑动条) 1.效果图 2.源码 三.自适应阈值分割 1.效果图 2.源码 3.GaussianBlur()函数去噪 四.参数解释 一.全局阈值 原图: 整幅图采用一个阈值,与图片的每一个像素灰度进行比较,重新赋值: 1.效果图 2.源码 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #设定阈值 thresh=130 #载入原图,并转化为灰度图像 img_original=cv2.imread(r'

  • python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配

    本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.SIFT 1.1.sift的定义 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子. 1.2.sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年加以完善 .SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红

  • python利用opencv如何实现答题卡自动判卷

    python利用opencv如何实现答题卡自动判卷

    目录 1.设定答题卡模板 2.读取答题卡图像并对图像进行灰度化处理 3.高斯模糊图像去噪点 4.使用大津法二值分割图像 5.使用开运算去噪点 6.使用canny边缘检测算法 7.筛选答题区域轮廓,透视变换矫正目标区域 使用摄像头实时判卷部分 总结 1.设定答题卡模板 该图像为答题卡的答题区域,黑色边框是为了能够在各种环境中轻易的检测,左部分和上部分的黑色矩形,是为能够定位到答题选项的坐标而设置,同时题目数量为20×3共60道选择题,在进行批改试卷之前,需要手动输入该次考试的正确答案作为模板来对识

  • OpenCV学习之图像的分割与修复详解

    OpenCV学习之图像的分割与修复详解

    目录 背景 一.分水岭法 二.GrabCut法 三.MeanShift法 四.MOG前景背景分离法 五.拓展方法 六.图像修复 总结 背景 图像分割本质就是将前景目标从背景中分离出来.在当前的实际项目中,应用传统分割的并不多,大多是采用深度学习的方法以达到更好的效果:当然,了解传统的方法对于分割的整体认知具有很大帮助,本篇将介绍些传统分割的一些算法: 一.分水岭法 原理图如下: 利用二值图像的梯度关系,设置一定边界,给定不同颜色实现分割: 实现步骤: 标记背景 —— 标记前景 —— 标记未知区域

  • 利用Opencv中Houghline方法实现直线检测

    利用Opencv中Houghline方法实现直线检测

    利用Opencv中的Houghline方法进行直线检测-python语言 这是给Python部落翻译的文章,请在这里看原文. 在图像处理中,霍夫变换用来检测任意能够用数学公式表达的形状,即使这个形状被破坏或者有点扭曲. 下面我们将看到利用HoughLine算法来阐述霍夫变化进行直线检测的原理,把此算法应用到特点图像的边缘检测是可取的.边缘检测方法请参考这篇文章–边缘检测. Houghline算法基础 直线可以表示为y=mx+c,或者以极坐标形式表示为r=xcosθ+ysinθ,其中r是原点到直线

  • Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

    Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

    上个版本的Python OpenCV图片局部区域像素值处理,虽然实现了我需要的功能,但还是走了很多弯路,我意识到图片本就是数组形式,对于8位灰度图,通道数为1,它就是个二位数组,这样就没有必要再设置ROI区域,复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了,可以直接将图片存入数组,再利用numpy进行切分相应的数组操作就可以了,这样一想就简单很多了,这篇我会贴出修改后的代码,直接省去了大段的代码啊. ps:这次我重新装的opencv3.2.0版本,代码里面直接用cv2了 # 查看opencv版

  • python 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成

    python 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成

    实现思路 通过背景建模的方法,对源图像中的动态人物前景进行分割,再将目标图像作为背景,进行合成操作,获得一个可用的合成影像. 实现步骤如下. 使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割 BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法, 混合高斯模型 分布概率是K个高斯分布的和,每个高斯分布有属于自己的 μμ 和 σσ 参数,以及对应的权重参数,权重值必须为正数,所有权重的和必须等于1,以确保公式给出数值是合理的概率密度值.换句话

  • python利用opencv实现颜色检测

    python利用opencv实现颜色检测

    本文实例为大家分享了python利用opencv实现颜色检测的具体代码,供大家参考,具体内容如下 需要实现倒车辅助标记检测的功能,倒车辅助标记颜色已经确定了,所以不需要使用深度学习的方法,那样成本太高了,直接可以使用颜色检测的方法. 1.首先需要确定待检测目标的HSV值 import cv2 img = cv2.imread('l3.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COL

随机推荐