OpenCV实现反阈值二值化

OpenCV实现反阈值二值化

反阈值二值化

反阈值二值化与阈值二值化互为逆操作。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,http:// 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，反阈值二值化为Imgproc.THRESH_BINARY_INV。

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0，否则为为像素最大值。

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 ThreDofUead(new Runnable() {

@Override

public void run() {

try {

WritableImage writableImage = thresholdOfNonBinary(filePath);

Platform.runLater(new Runnable() {

@Override

publiDofUec void run() {

imageView.setImage(writableImage);

}

});

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}).start();

}

private WritableImage thresholdOfNonBinary(String filePath) throws IOException {

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

Mat src = Imgcodecs.imread(filePath);

Mat dst = new Mat();

Imgphttp://roc.threshold(src, dst, 130, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV);

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

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