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C++中OpenCV的大津法使用

2023-07-01 04:01:57 深夜i -- --

C++ OpenCV 大津法

在计算机视觉和图像处理中，大津法（Otsu's method）是一种自适应阈值处理算法，可以将图像分为前景和背景两部分。这种方法在OpenCV中被大量使用，并且被广泛认为是一种有效的图像二值化技术。本文将介绍C++中OpenCV的大津法使用。

大津法基于灰度直方图，用于自动确定二值图像的阈值。该方法的基本思想是最大化分割目标和背景的方差而最小化两者之间的方差。实现大津法的步骤如下：

1. 计算灰度直方图。

首先，需要获取要进行二值化的图像。将其用cv::imread()函数读取，并将其转换为灰度图像。然后，可以使用cv::calcHist()函数计算灰度直方图。该函数需要三个参数：图像，通道数和直方图尺寸。

cv::Mat src = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

cv::Mat hist;

int channels[] = {0};

int histSize[] = {256};

float grayRange[] = 0;

const float* ranges[] = {grayRange};

cv::calcHist(&src, 1, channels, cv::Mat(), hist, 1, histSize, ranges, true, false);

2. 遍历直方图及其均值。

遍历直方图并计算每一个灰度值及其之前的所有灰度值的形式化平均值。

double totalSum = 0;

double totalCount = 0;

for (int i = 0; i < 256; i++)

{

double count = hist.at (i);

totalSum += i * count;

totalCount += count;

double mean = totalSum / totalCount;

}

3. 通过每个灰度级评估其权重。

使用每个灰度级的分数与总数量之间的分数计算基于每个灰度级的权重。

double totalWeightBack = 0;

double weightBack = 0;

double weightFore = 0;

double varianceMax = 0;

double threshold = 0;

for (int i = 0; i < 256; i++)

{

double count = hist.at (i);

weightBack += count;

double meanBack = weightBack / totalCount;

double meanFore = (totalSum - weightBack) / totalCount;

double betweenVar = weightBack * (1 - weightBack / totalCount) * pow(meanBack - meanFore, 2);

if (betweenVar > varianceMax)

varianceMax = betweenVar;

threshold = i;

}

现在，我们已经计算出了用于将图像分成前景和背景的最佳阈值。我们可以使用该值调用cv::threshold()函数并将其作为阈值。

cv::Mat dst;

cv::threshold(src, dst, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);

这样，我们就成功在C++中使用了OpenCV的大津法。这种方法可以用于自动确定二值图像的阈值，使图像处理和计算机视觉更加容易。

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