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法律研究使用 Java 实例讲解 OpenCV 自适应阈值
阈值化是一种图像分割的简单技术。它通常用于创建二值图像。在此技术中，大于给定阈值的像素将替换为标准值。
自适应阈值是一种方法，其中对于较小的区域计算阈值，因此对于不同的区域有不同的阈值。
adaptiveThreshold()方法在给定图像上执行自适应阈值操作。这是此方法的参数−
两个 Mat 对象，表示源图像和目标图像。
一个整数变量，表示阈值。
两个整数变量，分别表示要使用的自适应方法和阈值类型。
一个整数变量类型，表示用于计算阈值的小区像素大小。
一个双精度类型的整数变量，表示在两种方法中使用的常量。
示例
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class AdaptiveThreshold extends Application {
public void start(Stage stage) throws IOException {
//Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
String file ="D:\Images\win2.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
//Creating an empty matrices to store the destination image.
Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
//Applying simple threshold
Imgproc.adaptiveThreshold(src, dst, 125,
Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
Imgproc.THRESH_BINARY, 11, 12);
//Converting matrix to JavaFX writable image
Image img = HighGui.toBufferedImage(dst);
WritableImage writableImage= SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null);
//Setting the image view
ImageView imageView = new ImageView(writableImage);
imageView.setX(10);
imageView.setY(10);
imageView.setFitWidth(575);
imageView.setPreserveRatio(true);
//Setting the Scene object
Group root = new Group(imageView);
Scene scene = new Scene(root, 595, 400);
stage.setTitle("Adaptive Threshold");
stage.setScene(scene);
stage.show();
}
public static void main(String args[]) {
launch(args);
}
}输入图像
输出
执行后，以上程序生成以下窗口−
更新于：2020 年 4 月 13 日
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