利用OpenCV實現(xiàn)局部動態(tài)閾值分割
更新時間：2018年01月09日 16:46:04 作者：NUAA_CV
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了利用OpenCV實現(xiàn)局部動態(tài)閾值分割，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
利用OpenCV實現(xiàn)局部動態(tài)閾值分割，參考Halcon dyn_threshold算子的思路實現(xiàn)。
#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內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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