penv上机实验报告.doc

XI.AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY 《OPENCV图像处理》实验报告 理学院信息与计算科学刘建伟 理学院 信息与计算科学 刘建伟 101001 班 专 业： 指导老师： 班 级： 姓 名： 龙云祥 基本的阀值操作 一、 实验名称：基本的阀值操作 二、 实验H的： 进一步学习opencv的一些基木操作 通过学习基木的阀值操作，了解OpenCV中的阀值 （threshold）函数，并掌握threshold的应用 三、 实验原理.? 阀值分割是最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图 像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是 一部分或者整体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之 间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中 提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与 选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖 于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会存不同的灰度 值。一旦找到了需要分割的物体的像素点，我们可以对这些像素点 设定一些特定的值来表示。 阈值化的类型可分为： 二进制阈值化：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个 特定的阈值量，比如：125,这样，新的阈值产生规则可以解释为 大于125的像素点的灰度值设定为最大值（如8位灰度值最大为 255），灰度值小于125的像素点的灰度值设定为0。 反二进制阈值化：该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一 个特定的灰度值作为阈值，不过最后的设定值相反。（在8位灰度图 中，例如大于阈值的设定为0，而小于该阈值的设定为255）。 截断阈值化：同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈 值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。（例如：阈值 选取为125，那小于125的阈值不改变，大于125的灰度值（230） 的像素点就设定为该阈值）。 阈值化为0:先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变?，2像素点的灰度值 小于该阈值的，其灰度值全部变为0。 反阈值化为0:原理类似于0阈值，但是在对图像做处理的 时候相反，1卩：像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变，而 大于该阈值的部分，其灰度值全部变为0。 Windows2007 操作系统，Visual Studio2012 五、实验源代码: ^include stdafx. h #includc，zopcncv2/imgproc/imgproc. hpp〃 #includc 〃opcncv2/highgui/highgui. hpp〃 ^include stdlib.h ^include stdio. h using namespace cv; ///全局变量定义及赋值 int thresholdevalue = 0; int thrcshold^typc =3;; int const max_valuc = 255; int const max_typc =4; int const max BTNARY value = 255; Mat sre, src_gray, dst; char* window_namc = Threshold Demo; Truncate \nchar* trackbar_typc = Type: \n 0: Binary \n 1: Binary inverted \n 2: 3: To Zero \n 4: To Zero Inverted”； char* trackbar_value = ’’Value”； Truncate \n ///自定义函数声明 void Thrcshold_Dcmo( int, void氺)； /*氺 z * @主函数 */ int main( int arge, char** argv ) {///读取一副图片，不改变图片本身的颜色类型(该读取方式为DOS运行模式) sre = imrcad( 〃D:\\SDK\\1234. jpg〃，1 ); ///将图片转换成灰度图片 cvtColor ( sre, src_gray, CV RGB2GRAY ): ///创建一个窗口显示图片 namcdWindow( window name, CV WINDOW AUTOSIZE ): ///创建滑动条来控制阈值 crcatcTrackbar( trackbar_typc, window_namc, thrcshold_typc, max_typc, Thrcshold_Dcmo ); createTrackbar( trackbar_value, window_name, thresholdevalue, max_value, Threshold_Dem