基於邊緣改進的全域性閾值 opencv

99.97%時候的二值圖（為了視覺化，灰度值範圍設定為0-255）

90%的二值圖

核心演算法：

void edge_threshold(mat &src)

; uchar * d_data = dst.data;
for (int j = 0; j < dst.rows; j++)
}} long sum = 0, amount = 0;
double percent;
int t = 0;
for (int k = 0; k < 256; k++)
for (int i = 0; i < 256; i++) }
threshold(dst, thre, t, 1, thresh_binary);
mat src2;
src2 = thre.mul(src1);//取thre 中的畫素值為1的畫素點。
mat src3;
threshold(src1, src3, otsuthreshold(src2), 255, thresh_binary);
imshow("result", src3);
}

int otsuthreshold(mat src)

; uchar * s_data = src.data;
for (int i = 0; i < height; i++) }
int m = 0, n = 0; //m:第乙個有畫素的灰度值 n:最後乙個有畫素的灰度值
long sum_value = 0;//非零畫素個數
bool singel = true;
for (int i = 1; i < 256; i++)
if (histogram[i] != 0)
}for (int j = 255; j >= 0; j--) }
float sum0, sum1, cnt0, cnt1, w0, w1, u0, u1, u, variance;
float maxvariance = 0;
for (int i = m+1; i <= n; i++)
u0 = (double)sum0 / cnt0;
w0 = (double)cnt0 / sum_value;
for (int j = i; j <= n; j++) 
u1 = (double)sum1 / cnt1;
w1 = (double)cnt1 / sum_value;
u = u0 * w0 + u1 * w1; //影象的平均灰度
variance = w0 * w1 * (u0 - u1) * (u0 - u1);
if (variance > maxvariance)
}} return threshold;
}

閾值的切割 基於opencv

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