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1.像二值化OpenCV中的值化二值化
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3.å¾åäºå¼åçOpenCV
像二值化OpenCV中的二值化
在OpenCV中，图像二值化有多种实现方式，码值其中两种主要方法如下：
首先，化程cvThreshold函数允许手动设置阈值进行二值化处理，值化贺卡制作网站源码具体如下：
dst = cvThreshold(src,码值 dst, , , CV_THRESH_BINARY_INV);
这里，threshold_type参数决定处理方式。化程KK开源源码例如，值化若设置为CV_THRESH_BINARY，码值当src(x,化程y)大于阈值时，dst(x,值化y)会赋值为最大值，否则为0。码值而CV_THRESH_BINARY_INV则相反，化程大于阈值的值化量化策略源码出售像素变为0，否则为。码值
另一种方法是化程cvAdaptiveThreshold，它使用自适应阈值，javaweb简单增删源码适应图像的局部特性。参数包括：
dst = cvAdaptiveThreshold(src, dst, , CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 9, -);
这里，通过调整第九和第十个参数可以优化效果。DoG团队介绍源码第九个参数（block size）决定了邻域大小，第十个参数（C）对均值阈值进行调整。这种方法特别适用于灰度直方图呈现双峰特性的，通过全局自适应阈值（CV_THRESH_OTSU）和CV_THRESH_BINARY_INV结合，可以得到更精确的二值化结果，例如：cvThreshold(dst, dst, , , CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV)。
总的来说，OpenCV提供了灵活的图像二值化选项，用户可以根据图像的具体特性选择合适的阈值类型和参数设置，以达到最佳的二值化效果。
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