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2022-11-22
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 putfHATBLhGblic 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)", "*.http://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
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