【opencv】统计图像二值化后白色像素点个数

应用:图像特征提取

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include <opencv\ml.h>
#include <iostream>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <vector>
#include <math.h>
#include <string.h>
#include <fstream>
using namespace std;
using namespace cv;

int bSums(Mat src)
{

	int counter = 0;
	//迭代器访问像素点
	Mat_<uchar>::iterator it = src.begin<uchar>();
	Mat_<uchar>::iterator itend = src.end<uchar>();
	for (; it!=itend; ++it)
	{
		if((*it)>0) counter+=1;//二值化后,像素点是0或者255
	}
	return counter;
}
int main()
{
	static string imgPath = "F:/lena.jpg";//读取源图
	Mat a1 = imread(imgPath);
	cvtColor(a1,a1,COLOR_BGR2GRAY);//转灰度图
	threshold(a1,a1,200,255,THRESH_BINARY);//二值化
	int a = bSums(a1);//调用函数bSums
	imshow("A",a1);
	cout<<"A:"<<a;
	waitKey();
	return 0;
}
时间: 2024-08-28 09:46:21

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#region 二值化02 public Bitmap binaryzation(Bitmap srcBitmap, Bitmap dstBitmap) { int threshold = 0; Byte[,] BinaryArray = ToBinaryArray(srcBitmap, out threshold); dstBitmap = BinaryArrayToBinaryBitmap(BinaryArray); return dstBitmap; } /// <summary> //

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图像处理之积分图应用四(基于局部均值的图像二值化算法) 基本原理 均值法,选择的阈值是局部范围内像素的灰度均值(gray mean),该方法的一个变种是用常量C减去均值Mean,然后根据均值实现如下操作: pixel = (pixel > (mean - c)) ? object : background 其中默认情况下参数C取值为0.object表示前景像素,background表示背景像素. 实现步骤 1. 彩色图像转灰度图像 2. 获取灰度图像的像素数据,预计算积分图 3. 根据输入的参数

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