双阈值

2020-12-20

对于图像具有明显的双分界特征，可以使用双阈值法进行二值化操作。根据双阈值化操作方法，对8bit灰度图像使用该方法进行操作时，需要预先设定好阈值量thresh1,thresh2,且thresh1<thresh2,在thresh1到thresh2范围内的像素都被设置为maxval，其他均为0，即下面表达式：

代码实现如下：

#include <iostream>
#include <string>
#include <cmath>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using std::sin;
using std::cos;
//使用CommandLineParser对输入的参数进行分析，获取输入的图片路径
std::string GetFileName(int argc,char* argv[])
{
    /*
    argc : the size of argv[]
    argv : the parameters of comdline
    */
    const char* key = {
    "{help h usage? || usage information}"
    "{@picture || input picture}"
    };
     cv::CommandLineParser parser(argc,argv,key);
    if (parser.has("help"))
    {
        parser.printMessage();
        exit(0);
    }
    //如果没有输入图片路径
    if (!parser.check())
    {
        parser.printErrors();
        exit(-1);
    }
    std::string fileName = parser.get<std::string>(0);
    return fileName;
}
int main(int argc,char* argv[])
{

    std::string fileName = GetFileName(argc,argv);
    cv::Mat srcImage = cv::imread(fileName);
    if (!srcImage.data)
    {
        std::cerr << "fail to load image" << std::endl;
        exit(-1);
    }
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(srcImage,gray,cv::COLOR_BGR2GRAY);
    double thresh1 = 150;
    double thresh2 = 220;
    double maxval = 255;
    cv::Mat dstImage,dstImage1,dstImage2;

    cv::threshold(gray,dstImage1,thresh1,maxval,cv::THRESH_BINARY);
    cv::threshold(gray,dstImage,thresh2,maxval,cv::THRESH_BINARY_INV);

    cv::bitwise_and(dstImage1,dstImage,dstImage2);
    cv::imshow("dstImage",dstImage2);

    cv::imshow("srcImage",srcImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();
    return 0;
}