OpenCV如何實現普通閾值

這篇文章主要講解了“OpenCV如何實現普通閾值”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“OpenCV如何實現普通閾值”吧！

普通閾值

閾值本質上就是對圖像進行分割的一個過程。利用閾值二值化可對灰度或彩色圖像進行像素數據分類。普通閾值即閾值二值化就是針對給定的圖像，以T作為閾值進行分割的過程。在OpenCV中該類的實現依賴于threshold() 函數。下面是該函數的聲明：

threshold(src, dst, thresh, maxval, type);

各參數解釋

·src
表示此操作的源(輸入圖像)的Mat對象。

·mat
表示目標(輸出)圖像的類Mat的對象。

·thresh
表示閾值T。

·maxval
表示最大灰度值，一般為255。

·type
表示要使用的閾值類型的整數類型變量，閾值二值化為Imgproc.THRESH_BINARY。

其數學描述解釋如下：

對于給定的src(x,y)，若其像素值大于閾值T(thresh)，則其返回像素最大值，否則為0。

那么dst其像素描述如下：

Java代碼（JavaFX Controller層）

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 src = Imgcodecs.imread(filePath);
        Mat dst = new Mat();

        Imgproc.threshold(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;
    }

}

運行圖

感謝各位的閱讀，以上就是“OpenCV如何實現普通閾值”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對OpenCV如何實現普通閾值這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！