OpenCV实现普通阈值
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(src, dst, thresh, maxval, type);
各参数解释
·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 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; } }
运行图
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持自由互联。
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