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C++搭配OpenCV实现大津法图像分割

2023-10-31 01:37:55 深夜i -- --

C++ OpenCV 大津法图像分割

C++是一种强大的编程语言，而OpenCV是一种开源的计算机视觉库。结合这两个工具，我们可以实现各种图像处理技术，包括图像分割。

图像分割是指将一幅图像分成多个互不重叠的区域，每个区域具有相似的特征。这在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，比如目标识别、图像增强和医学图像处理等。

而大津法是一种常用的自适应阈值分割方法，它基于图像的灰度直方图，将图像分为前景和背景两个部分。在图像分割中，阈值的选择对分割结果至关重要，大津法通过最小化类间方差来寻找最佳阈值。

接下来，我们将使用C++和OpenCV来实现大津法图像分割。首先，我们需要加载一张待分割的图像。使用OpenCV提供的函数imread，我们可以将图像加载为一个Mat对象。


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
  Mat image = imread("image.jpg", 0);
  if (image.empty())
    cout << "Failed to load image!" << endl;
    return -1;
  
  // 进行大津法图像分割
  Mat binary;
  threshold(image, binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
  // 显示原图和分割结果
  namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE);
  namedWindow("Segmented Image", WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("Original Image", image);
  imshow("Segmented Image", binary);
  waitKey(0);
  return 0;
}

以上的代码首先使用imread函数加载了一张图像，将其存储在名为image的Mat对象中。然后，我们调用threshold函数进行图像分割，该函数接受四个参数：输入图像、输出图像、阈值、最大阈值和阈值类型。在这里，我们将阈值设置为0，并设置最大阈值为255，同时使用THRESH_OTSU标志来启用大津法。

分割完成后，我们创建了两个窗口来显示原始图像和分割结果。imshow函数用于显示图像，namedWindow函数用于创建窗口，并设置窗口大小为WINDOW_AUTOSIZE。

最后，我们使用waitKey函数等待用户按下键盘上的任意键，以保持窗口的显示。当用户按下任意键后，程序将返回0并结束。

通过在C++中使用OpenCV，我们可以轻松地实现各种图像处理技术，包括大津法图像分割。这个简单的实例只是展示了大津法图像分割的基本原理，您可以根据自己的需求进行进一步的扩展和优化。希望本文对您理解C++和OpenCV的使用有所帮助，并能在图像处理方面发挥您的创造力。

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