我想知道如何将RGB图像转换为黑色&白色(二进制)图像。
转换后,如何将修改后的图像保存到磁盘?
答案 0 :(得分:136)
AFAIK,您必须将其转换为灰度,然后将其阈值设为二进制。
<强> 1。将图像作为灰度图像读取 如果您正在从磁盘读取RGB图像,那么您可以直接将其读取为灰度图像,如下所示:
// C
IplImage* im_gray = cvLoadImage("image.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
// C++ (OpenCV 2.0)
Mat im_gray = imread("image.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
<强> 2。将RGB图像im_rgb
转换为灰度图像:否则,您必须将先前获得的RGB图像转换为灰度图像
// C
IplImage *im_rgb = cvLoadImage("image.jpg");
IplImage *im_gray = cvCreateImage(cvGetSize(im_rgb),IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(im_rgb,im_gray,CV_RGB2GRAY);
// C++
Mat im_rgb = imread("image.jpg");
Mat im_gray;
cvtColor(im_rgb,im_gray,CV_RGB2GRAY);
第3。转换为二进制 您可以使用adaptive thresholding或fixed-level thresholding将灰度图像转换为二进制图像。
E.g。在C中,您可以执行以下操作(您也可以使用Mat和相应的函数在C ++中执行相同的操作):
// C
IplImage* im_bw = cvCreateImage(cvGetSize(im_gray),IPL_DEPTH_8U,1);
cvThreshold(im_gray, im_bw, 128, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);
// C++
Mat img_bw = im_gray > 128;
在上面的例子中,128是阈值。
<强> 4。保存到磁盘
// C
cvSaveImage("image_bw.jpg",img_bw);
// C++
imwrite("image_bw.jpg", img_bw);
答案 1 :(得分:3)
This seemed to have worked for me!
Mat a_image = imread(argv[1]);
cvtColor(a_image, a_image, CV_BGR2GRAY);
GaussianBlur(a_image, a_image, Size(7,7), 1.5, 1.5);
threshold(a_image, a_image, 100, 255, CV_THRESH_BINARY);
答案 2 :(得分:1)
我在blog postings之一做了类似的事情。显示了一个简单的C ++示例。
目的是使用开源cvBlobsLib库进行检测 现场样品印刷到微阵列载玻片上,但图像必须是 从颜色转换 - &gt;灰度 - &gt;你提到的黑色+白色,以实现这一点。
答案 3 :(得分:1)
将图像“二值化”的简单方法是与阈值进行比较: 例如,您可以将矩阵中的所有元素与c ++中的opencv值进行比较
cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
cv::Mat bw = img > 128;
这样,矩阵中大于128的所有像素现在都是白色,而小于128或等于的这些像素将是黑色
可选地,对我来说效果很好的是应用模糊
cv::blur( bw, bw, cv::Size(3,3) );
稍后你可以像以前一样保存它:
cv::imwrite("image_bw.jpg", bw);
答案 4 :(得分:0)
简单的二进制阈值方法就足够了。
#include <string>
#include "opencv/highgui.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("./img.jpg",0);//loading gray scale image
threshold(img, img, 128, 255, CV_THRESH_BINARY);//threshold binary, you can change threshold 128 to your convenient threshold
imwrite("./black-white.jpg",img);
return 0;
}
您可以使用GaussianBlur
来获得平滑的黑白图像。