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法律研究使用 Java 例項講解 OpenCV 自適應閾值
閾值化是一種影像分割的簡單技術。它通常用於建立二值影像。在此技術中，大於給定閾值的畫素將替換為標準值。
自適應閾值是一種方法，其中對於較小的區域計算閾值，因此對於不同的區域有不同的閾值。
adaptiveThreshold()方法在給定影像上執行自適應閾值操作。這是此方法的引數−
兩個 Mat 物件，表示源影像和目標影像。
一個整數變數，表示閾值。
兩個整數變數，分別表示要使用的自適應方法和閾值型別。
一個整數變數型別，表示用於計算閾值的小區畫素大小。
一個雙精度型別的整數變數，表示在兩種方法中使用的常量。
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);
}
}輸入影像
輸出
執行後，以上程式生成以下視窗−
更新於：2020 年 4 月 13 日
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