OpenCV如何实现普通阈值

这篇文章主要讲解了“OpenCV如何实现普通阈值”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“OpenCV如何实现普通阈值”吧！

普通阈值

阈值本质上就是对图像进行分割的一个过程。利用阈值二值化可对灰度或彩色图像进行像素数据分类。普通阈值即阈值二值化就是针对给定的图像，以T作为阈值进行分割的过程。在OpenCV中该类的实现依赖于threshold() 函数。下面是该函数的声明：

threshold(class="lazy" data-src, dst, thresh, maxval, type);

各参数解释

·class="lazy" data-src
表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。

·mat
表示目标(输出)图像的类Mat的对象。

·thresh
表示阈值T。

·maxval
表示最大灰度值，一般为255。

·type
表示要使用的阈值类型的整数类型变量，阈值二值化为Imgproc.THRESH_BINARY。

其数学描述解释如下：

对于给定的class="lazy" data-src(x,y)，若其像素值大于阈值T(thresh)，则其返回像素最大值，否则为0。

那么dst其像素描述如下：

Java代码（JavaFX Controller层）

public class Controller{    @FXML private Text fxText;    @FXML private ImageView imageView;    @FXML private Label resultLabel;    @FXML public void handleButtonEvent(ActionEvent actionEvent) throws IOException {        Node source = (Node) actionEvent.getSource();        Window theStage = source.getScene().getWindow();        FileChooser fileChooser = new FileChooser();        FileChooser.ExtensionFilter extFilter = new FileChooser.ExtensionFilter("PNG files (*.png)", "*.png");        fileChooser.getExtensionFilters().add(extFilter);        fileChooser.getExtensionFilters().add(new FileChooser.ExtensionFilter("JPG Files(*.jpg)", "*.jpg"));        File file = fileChooser.showOpenDialog(theStage);        runInSubThread(file.getPath());    }    private void runInSubThread(String filePath){        new Thread(new Runnable() {            @Override            public void run() {                try {                    WritableImage writableImage = thresholdOfBinary(filePath);                    Platform.runLater(new Runnable() {                        @Override                        public void run() {                            imageView.setImage(writableImage);                        }                    });                } catch (IOException e) {                    e.printStackTrace();                }            }        }).start();    }        private WritableImage thresholdOfBinary(String filePath) throws IOException {        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);        Mat class="lazy" data-src = Imgcodecs.imread(filePath);        Mat dst = new Mat();        Imgproc.threshold(class="lazy" data-src, dst, 150, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);        MatOfByte matOfByte = new MatOfByte();        Imgcodecs.imencode(".jpg", dst, matOfByte);        byte[] bytes = matOfByte.toArray();        InputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);        BufferedImage bufImage = ImageIO.read(in);        WritableImage writableImage = SwingFXUtils.toFXImage(bufImage, null);        return writableImage;    }}

运行图

感谢各位的阅读，以上就是“OpenCV如何实现普通阈值”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对OpenCV如何实现普通阈值这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！