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C++使用OpenCV实现大津法

2023-09-16 20:01:16 深夜i -- --

C++ OpenCV 大津法图像处理

大津法（Otsu's method）是一种用于图像阈值分割的算法，它通过自适应确定图像的最佳阈值。在C++编程语言中，通过使用OpenCV库，我们可以实现这个算法并应用于图像处理。

首先，我们需要确保已经安装了OpenCV库并正确地配置了编译环境。然后，我们可以开始编写代码来实现大津法。

首先，我们需要导入必要的OpenCV头文件和命名空间：


#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

然后，我们可以编写一个函数来实现大津法：


int otsuThreshold(Mat srcImage) {
  // 将彩色图像转换为灰度图像
  Mat grayImage;
  cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
  // 定义直方图和累积直方图
  int histSize = 256;
  float range[] = 0;
  const float* histRange = { range };
  Mat hist, accumHist;
  calcHist(&grayImage, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);
  // 计算像素总数
  int totalPixels = grayImage.rows * grayImage.cols;
  // 计算累积直方图
  accumHist = Mat(histSize, 1, CV_32F, Scalar(0));
  accumHist.at<float>(0) = hist.at<float>(0) / totalPixels;
  for (int i = 1; i < histSize; i++) {
   accumHist.at<float>(i) = accumHist.at<float>(i - 1) + hist.at<float>(i) / totalPixels;
  }
  // 定义类内方差和类间方差
  float maxBetweenVar = 0;
  int threshold = 0;
  // 遍历所有可能的阈值，并计算类内方差和类间方差
  for (int i = 0; i < histSize; i++) {
   float weightBackground = accumHist.at<float>(i);
   float weightForeground = 1 - weightBackground;
   float meanBackground = 0;
   for (int j = 0; j <= i; j++) {
     meanBackground += j * hist.at<float>(j) / totalPixels;
   }
   meanBackground /= weightBackground;
   float meanForeground = 0;
   for (int j = i+1; j < histSize; j++) {
     meanForeground += j * hist.at<float>(j) / totalPixels;
   }
   meanForeground /= weightForeground;
   float betweenVar = weightBackground * weightForeground * pow(meanBackground - meanForeground, 2);
   if (betweenVar > maxBetweenVar)
     maxBetweenVar = betweenVar;
     threshold = i;
   
  }
  return threshold;
}

在上述代码中，我们首先将彩色图像转换为灰度图像。然后，我们计算灰度图像的直方图和累积直方图。接下来，我们通过遍历所有可能的阈值来计算类内方差和类间方差，以找到最佳阈值。最后，我们返回最佳阈值。

为了使用这个函数，我们可以编写一个简单的主函数来读取图像并应用大津法：


int main() {
  // 读取图像
  Mat srcImage = imread("image.jpg");
  // 应用大津法
  int threshold = otsuThreshold(srcImage);
  // 应用阈值分割
  Mat binaryImage;
  threshold(srcImage, binaryImage, threshold, 255, THRESH_BINARY);
  // 显示结果
  namedWindow("Original", WINDOW_NORMAL);
  namedWindow("Binary", WINDOW_NORMAL);
  imshow("Original", srcImage);
  imshow("Binary", binaryImage);
  waitKey(0);
  return 0;
}

在上述主函数中，我们首先读取一幅图像。然后，我们调用大津法函数来获取最佳阈值，并将该阈值应用于图像的阈值分割。最后，我们显示原始图像和二值化图像。

通过使用上述代码，我们可以实现大津法并将其应用于图像处理。这个算法可以帮助我们自适应地确定图像的最佳阈值，从而实现图像的有效分割。

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