OpenCV如何实现普通阈值

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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

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。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！