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1、. . . . .OpenCV课程论文对图像边界的增加和灰度的调节 班级：091001班 组员：091001102 高 攀 091001106 马 昊 091001119 巩红艳 指导教师：刘建伟 完成时间：2012-10-15一实验内容给图像增加边框并利用基本的阈值操作对图像的灰度进行调节二实验目的1.使用 OpenCV 函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)2.OpenCV 中的阈值(threshold)函数： threshold 的运用三所用理论 1.最简单的图像分割的方法。 应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分（当然这里的物体可以是一部分或者整
2、体）。这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。（注意：阈值的选取依赖于具体的问题。即：物体在不同的图像中有可能会有不同的灰度值。一旦找到了需要分割的物体的像素点，我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。 2. 填充图像边界的两种方法: a. BORDER_CONSTANT: 使用常数填充边界 b. BORDER_REPLICATE: 复制原图中最临近的行或者列。4 知识详解1.阈值化的类型： a.二进制阈值化在运用该阈值类型的时候，先要
3、选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于 125的像素点的灰度值设定为最大值(如 8 位灰度值最大为 255)，灰度值小于 125 的像素点的灰度值设定为 0。 b.反二进制阈值化 该阈值化与二进制阈值化相似，先选定一个特定的灰度值作为阈值，不过最后的设定值相反。（在 8 位灰度图中，例如大于阈值的设定为 0，而小于该阈值的设定为 255）。 c.截断阈值化 同样首先需要选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变。（例如：阈值选取为 125，那小于 125 的阈值不改变，大于 125 的灰度值（230）的像素点就设定为该阈值）。
4、d.阈值化为 0 先选定一个阈值，然后对图像做如下处理：1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变；2 像素点的灰度值小于该阈值的，其灰度值全部变为 0。 e.反阈值化为 0 原理类似于 0 阈值，但是在对图像做处理的时候相反，即：像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变，而大于该阈值的部分，其灰度值全部变为0。 2.边框的填充 a.RNG rng(123);变量 rng ，这是一个随机数生成器， 用来产生随机边界色彩。 b.top = (int) (0.05*src.rows); bottom = (int) (0.05*src.rows); left = (int)(0.05*src.c
5、ols); right = (int) (0.05*src.cols);初始化边界宽度参数(top, bottom, left 和 right)。我们将它们设定为图像 src 大小的 5%。c.value = Scalar( rng.uniform(0, 255),rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0,255) );为一个由 RNG 类型变量 rng 产生的随机数。 随机数的范围在之间。 e.程序启动时边界类型为 BORDER_CONSTANT (0), 因此， 一开始边界颜色任意变换;如果用户按 r 键, 边界将会变成原图像边缘的拷贝;如果用户按 c 键, 边
6、界再次变为任意颜色;如果用户按 ESC 键，程序退出。五源代码#include stdafx.h #include using namespace cv;int threshold_value = 0; int threshold_type = 3; int const max_value = 255; int const max_type = 4; int const max_BINARY_value = 255; Mat src, src_gray, dst; char* window_name = Threshold Demo; char* trackbar_type = Type: n
7、 0: Binary n 1: Binary Inverted n 2: Truncate n 3: To Zero n 4: To Zero Inverted; char* trackbar_value = Value; int top, bottom, left1, right1; int borderType; Scalar value; RNG rng(123); / 自定义函数声明 void Threshold_Demo( int, void* ); /* * 主函数 */ int main( int argc, char* argv ) int c; / 读取一副图片，不改变图片本
8、身的颜色类型（该读取方式为 DOS 运行模式） src = imread(lena.jpg); / 将图片转换成灰度图片 颜色从RGB转换成灰度cvtColor( src, src_gray, CV_RGB2GRAY ); if( !src.data ) return -1; printf( No data entered, please enter the path to an image file n); / 创建一个窗口显示图片 namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); / 创建滑动条来控制阈值 第一个滚动条作用：选择阈值类型：0:
9、二进制阈值 1: 反二进制阈值 2: 截断阈值 3: 0 阈值 4: 反 0 阈值createTrackbar( trackbar_type, window_name, &threshold_type, max_type, Threshold_Demo ); /第二个滚动条作用：选择阈值的大小createTrackbar( trackbar_value, window_name, &threshold_value, max_value, Threshold_Demo ); / 初始化自定义的阈值函数 在这里等到用户拖动滚动条来输入阈值类型以及阈值的大小，或者是用户键入 ESC健退出程序。Thr
10、eshold_Demo( 0, 0 ); top = (int) (0.05*src.rows); bottom = (int) (0.05*src.rows); left1 = (int) (0.05*src.cols); right1 = (int) (0.05*src.cols); dst = src; imshow( window_name, dst ); while( true ) c = waitKey(500); if( (char)c = 27 ) break; else if( (char)c = c ) borderType = BORDER_CONSTANT; else
11、if( (char)c = r ) borderType = BORDER_REPLICATE; value = Scalar( rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255) ); copyMakeBorder( src, dst, top, bottom, left1, right1, borderType, value ); imshow( window_name, dst ); /* * 自定义的阈值函数 无论何时拖动滚动条，用户自定义的阈值函数都将会被调用*/ void Threshold_Demo( int
12、, void* ) /* 0: 二进制阈值 1: 反二进制阈值 2: 截断阈值 3: 0 阈值 4: 反 0 阈值 */ threshold( src_gray, dst, threshold_value, max_BINARY_value,threshold_type ); imshow( window_name, dst ); /src_gray: 输入的灰度图像的地址。 dst: 输出图像的地址。 threshold_value: 进行阈值操作时阈值的大小。 max_BINARY_value: 设定的最大灰度值（该参数运用在二进制与反二进制阈值操作中）。 threshold_type:
13、阈值的类型。从上面提到的 5 种中选择出的结果。六所遇问题 在第一次运行过程中，我们得到了预期的结果。后来一次我们发现图片的变化不是很稳定，于是我们调整了图片比例，发现结果稳定了很多。此问题得到解决。而且在运行过程中，对图片的灰度调节不是很稳定，于是我们又对其进行了赶进。我们先让其对图像增加边框，然后再利用R键取消边框，最后再对其调节灰度。七运行结果八实验总结在此次opencv 实验中，我们三人一组深化对open cv 的学习，从中我们学习到了要成功便要注重团队的合作，团队合作对我们解决很多问题都提供了方便。在我们共同的努力下，最终完成的我们的目标，达到了我们预想中的结果。而通过这次实验，我们对图像增加边框和调节灰度，了解了很多处理图片的方法，但是这个学期我们对opencv 的学习时间并不长，在以后的生活中有时间的话，我们会继续学习opencv,因为发现它对我们也很重要，我们以后会继续加强对它的学习。宁可累死在路上，也不能闲死在家里！宁可去碰壁，也不能面壁。是狼就要练好牙，是羊就要练好腿。什么是奋斗？奋斗就是每天很难，可一年一年却越来越容易。不奋斗就是每天都很容易，可一年一年越来越难。能干的人，不在情绪上计较，只在做事上认真；无能的人！不在做事上认真，只在情绪上计较。拼一个春夏秋冬！赢一个无悔人生！早安！献给所有努力的人.学习参考
