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环境配置 ：OpenCV在xCode中的安装与环境配置
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处理效果
效果展示，左下角是原图，右下角是灰度图
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说明（来自：OpenCV 中文网站）
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阈值化主要有5种类型
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普通灰度图（图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。）
- 二进制阈值化（
图中的蓝色水平线代表着具体的一个阈值。）解释：在运用该阈值类型的时候，先要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。
- 反二进制阈值化
解释：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）。
- 截断阈值化
解释：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）。
- 阈值化为0
解释：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。
- 反阈值化为0
解释：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。
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函数说明
使用
threshold函数完成
double threshold(InputArray src, // 输入的灰度图像
OutputArray dst, // 输出处理图像
double thresh, // 阈值大小
double maxval, // 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）
int type ); // 阈值的类型（上面介绍的五中类型） -
实现代码
- 使用两个UISlider分别控制阈值与阈值类型。
- 使用函数
cvtColor将原图转换为了灰度图
void cvtColor( InputArray src, // 原图
OutputArray dst, // 返回灰度图
int code,
int dstCn = 0 ); - 部分代码
声明
Mat src_t, src_t_gray, dst_t; // 这个是全局变量
获取原图像与灰度转化
// 获取原图像矩阵
UIImage img = [UIImage imageNamed:@"6_S.png"];
UIImageToMat(img, src_t);
// 灰度转化
cvtColor(src_t, src_t_gray, CV_RGB2GRAY);
阈值方法
// 阈值方法 滑动 Slider 就调用
- (void)threshold {
/
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_t_gray, dst_t, threshold_value, 255,threshold_type);
_imageView.image = MatToUIImage(dst_t);
}
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最终效果
效果展示，上面Slider控制阈值类型，下面Slider控制阈值
