有關opencv的學習（13）—使用固定閾值處理圖像

     在對圖像的處理中，我們可以使用閾值的方法創建二值圖像，從而從圖像當中提取出有意義元素。

     代碼如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>
//#include "onMouse.h"


using namespace cv;
using namespace std;


int main()
{
    Mat image=imread("/Users/zhangxiaoyu/Desktop/1.png",0);//0爲讀出的是灰度圖像
    
    if(image.empty())
    {
        cout<<"Error!cannot be read...../n";
        return -1;
    }
    
    
    //使用固定的閾值
    cv::Mat fixedthreshold;
    cv::threshold(image, fixedthreshold, 120, 255, cv::THRESH_BINARY);//設定閾值爲120
    
    cv::namedWindow("threshold-image");
    cv::imshow("threshold-image", fixedthreshold);
    
    waitKey(0);
    
    
    
    
    return 0;

}

        其中：

        cv::threshold(image, fixedthreshold, 120, 255, cv::THRESH_BINARY);//設定閾值爲120

       設定閾值爲120，

        CV_THRESH_BINARY:如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否則,dst（x,y）=0;

意爲將圖像中所有像素值高於120的像素點置爲255（白色），低於120的像素點置爲0（黑色）。

使用的圖片如下所示：

運行程序，效果如下所示：