CV学习笔记(十二):二值化操作

二值化操作主要通过OpenCV库实现。OpenCV提供两种主要方法：全局阈值化和局部阈值化。全局阈值化使用`threshold`函数，需要设置阈值、最大值、阈值类型等参数。全局阈值化函数的参数定义如下：`threshold（src， thresh， maxval， type[， dst]）`。

图像二值化是一种将灰度图像转换为二值图像的技术，其目的是将图像分割为前景和背景两部分，从而简化图像处理和分析。在众多图像二值化算法中，Otsu算法因其类间方差最大化的基本思想而受到广泛使用。本文将深入探讨Otsu算法的原理，并提供一个C++实现。

然后将灰度图dest转化为二值化图像（保存在src中），可以直接使用cvThreshold函数：cvThreshold（dest， src， 1， 255， CV_THRESH_BINARY）；一般先将图像灰度化，然后再二值化，然后在进行边缘处理等操作。。

首先，二值化是将图像转换为只有两个值（0或255）的过程，通过设定一个阈值来决定像素的黑白。这个过程对后续的噪声过滤和特征提取至关重要，但选择合适的阈值是一项挑战，需要考虑颜色的多样性，如肤色的差异。二值化后的图像可以通过直方图分析、迭代阈值法或自适应阈值法等方法确定阈值。

在机器视觉与机器人视觉中，二值图像处理与分析至关重要，涉及领域广泛，包括轮廓分析、对象测量、轮廓匹配与识别、形态学处理与分割、各种形状检测与拟合、投影与逻辑操作、轮廓特征提取与编码等。常见的二值图像处理方法，OpenCV提供多种经典的二值化算法。

当我们使用二值化处理图像时，目的是将图像中的像素点的灰度值转换为0或255，代表黑色和白色。