图像二值化OpenCV中的图片二值化

Answer 1

在OpenCV中，图像二值化有多种实现方式，其中两种主要方法如下：

首先，cvThreshold函数允许手动设置阈值进行二值化处理，具体如下：

dst = cvThreshold(src, dst, 230, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);

这里，threshold_type参数决定处理方式。例如，若设置为CV_THRESH_BINARY，当src(x,y)大于阈值时，dst(x,y)会赋值为最大值255，否则为0。而CV_THRESH_BINARY_INV则相反，大于阈值的像素变为0，否则为255。

另一种方法是cvAdaptiveThreshold，它使用自适应阈值，适应图像的局部特性。参数包括：

dst = cvAdaptiveThreshold(src, dst, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 9, -10);

这里，通过调整第九和第十个参数可以优化效果。第九个参数（block size）决定了邻域大小，第十个参数（C）对均值阈值进行调整。这种方法特别适用于灰度直方图呈现双峰特性的图片，通过全局自适应阈值（CV_THRESH_OTSU）和CV_THRESH_BINARY_INV结合，可以得到更精确的二值化结果，例如：cvThreshold(dst, dst, 300, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV)。

总的来说，OpenCV提供了灵活的图像二值化选项，用户可以根据图像的具体特性选择合适的阈值类型和参数设置，以达到最佳的二值化效果。