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opencv滤镜-二值化实现黑白滤镜

黑白滤镜

黑白滤镜非常简单,顾名思义就是图像只有黑色与白色,这实际上就是图像的二值化。实现的原理也非常地简单,设定一个阈值,假设为128,判断每个像素点的灰度值,大于128设为255(对应白色),小于则设为0(对应黑色)。

原图

代码实现

// black and white filter
//@mango

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 以灰度图的方式读取图像
    cv::Mat img = cv::imread("fruit.jpg", 0);

    for (size_t i = 0; i < img.rows; i++)
    {
        for (size_t j = 0; j < img.cols; j++)
        {
            if (img.at<uchar>(i, j) > 128)
            {
                img.at<uchar>(i, j) = 255;
            }
            else
            {
                img.at<uchar>(i, j) = 0;
            }    
        }
    }

    cv::imshow("黑白滤镜", img);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

128阈值黑白效果.png

opencv函数实现

上述代码把简单的二值化原理实现了一边,opencv中已经有函数实现了这个功能。该函数的原型为:

double cv::threshold ( InputArray  src, //输入图像
  OutputArray  dst, //输出图像,即阈值操作处理后的图像,为只有黑白的二值图
  double  thresh, //阈值,阈值操作的判断条件
  double  maxval, //最大值,设定输出图像灰度的最大值
  int  type  //阈值操作的方式类型
 )

所以,二值化实现黑白滤镜的代码可以修改为

// black and white filter
//@mango

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
   // 以灰度图的方式读取图像
   cv::Mat img = cv::imread("fruit.jpg", 0);

   cv::Mat black_and_white;
   // 调用opencv函数
   cv::threshold(img, black_and_white, 128, 255);

   cv::imshow("黑白滤镜", black_and_white);
   cv::waitKey(0);
   return 0;
}

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本文链接:https://mangoroom.cn/opencv/create-black-and-white-filter-by-binarization.html


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 本文最后更新于:2019/07/02 19:02:25,可能因经年累月而与现状有所差异

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