二值化图像 - 基于OPENCV和VC++的目标提取技术

　　二值化图像

　　通过以上过程得到黑白两色图像，对于深色背景浅色目标得到黑背景白目标，对于浅色背景深色目标得到白背景黑目标。由于控制器在处理图像时对于白色检测对象辨别度较好，故应将目标设为白色，就是说，假若得到白背景黑目标，需要对其进行反色处理。利用OPENCV在VC++环境中对图像进行反色处理的代码为：

　　i++）

　　for（i=0; i《height;

　　for（j=0; j《width; j++）

　　for（k=0; k《channels; k++）

　　Data［ i*s t ep+j*channe ls + k］=255-data［ i*s t ep+j*c hanne ls + k］ ;

　　以上的黑白图像为灰度图像，即像素值为0到255，而二值化图像像素不是0 （黑色） 就是1（白色），有时候为了计算简单需将黑白灰度图像转换为二值图像，OPENCV提供了cvThreshold函数对图像进行二值化。同样，

　　假若得到的二值图像是白背景黑目标，需要将其反色处理。

　　提取目标

　　通过以上过程已经得到了白色目标。如果需要显示目标轮廓，OPENCV提供了对应的函数cvFindContours.以下如图2和图3为相关试验结果：

　　

　　由上可知，在VC++环境下进行数字图像处理时，若借助于OPENCV函数以上方法仅适合库，可以在很大程度上降低工作难度。而通过实验可知，于简单背景图像的目标提取，对于复杂背景，仅仅使用OSTU法去除背景还不能达到非常满意的效果，在这方面，还需要进行进一步的研究。