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?? opencv用戶手冊之圖像處理部分(之四):濾波器與色彩轉換(中文翻譯) - hunnish的opencv專欄.htm

?? Opencv的中文參考指南
?? HTM
?? 第 1 頁 / 共 3 頁
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        <P align=center>B</FONT></P></TD>
      <TD><FONT color=#008000 size=5>
        <P align=center>G</FONT></P></TD>
      <TD><FONT color=#0000ff size=5>
        <P align=center>B</FONT></P></TD>
      <TD><FONT color=#008000 size=5>
        <P align=center>G</FONT></P></TD></TR></TBODY></TABLE>
  <P>The output RGB components of a pixel are interpolated from 1, 2 or 4 
  neighbors of the pixel having the same color. There are several modifications 
  of the above pattern that can be achieved by shifting the pattern one pixel 
  left and/or one pixel up. The two letters C<SUB>1</SUB> and C<SUB>2</SUB> in 
  the conversion constants CV_BayerC<SUB>1</SUB>C<SUB>2</SUB>2{BGR|RGB} indicate 
  the particular pattern type - these are components from the second row, second 
  and third columns, respectively. For example, the above pattern has very 
  popular "BG" type.</P></LI></UL>
<HR>

<H3><A name=decl_cvThreshold>Threshold</A></H3>
<P class=Blurb>對數組元素進行固定閾值操作</P><PRE>void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold,
                  double max_value, int threshold_type );
</PRE>
<P>
<DL>
  <DT>src 
  <DD>原始數組 (單通道, 8-比特 of 32-比特 浮點數). 
  <DT>dst 
  <DD>輸出數組,必須與 <CODE>src</CODE> 的類型一致,或者為 8-比特. 
  <DT>threshold 
  <DD>閾值 
  <DT>max_value 
  <DD>使用 <CODE>CV_THRESH_BINARY</CODE> 和 <CODE>CV_THRESH_BINARY_INV</CODE> 的最大值. 

  <DT>threshold_type 
  <DD>閾值類型 (見討論) </DD></DL>
<P>函數 <A 
href="file:///D:/程序/OpenCV/docs/ref/opencvref_cv.HTM#decl_cvThreshold"><FONT 
color=#002c99>cvThreshold</FONT></A> 對單通道數組應用固定閾值操作。典型的是對灰度圖像進行閾值操作得到二值圖像。(<A 
href="file:///D:/程序/OpenCV/docs/ref/opencvref_cxcore.htm#decl_cvCmpS"><FONT 
color=#002c99>cvCmpS</FONT></A> 也可以達到此目的) 
或者是去掉噪聲,例如過濾很小或很大象素值的圖像點。有好幾種對圖像取閾值的方法,本函數支持的方法由 <CODE>threshold_type 
確定</CODE>:</P><PRE>threshold_type=CV_THRESH_BINARY:
dst(x,y) = max_value, if src(x,y)&gt;threshold
           0, otherwise

threshold_type=CV_THRESH_BINARY_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)&gt;threshold
           max_value, otherwise

threshold_type=CV_THRESH_TRUNC:
dst(x,y) = threshold, if src(x,y)&gt;threshold
           src(x,y), otherwise

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO:
dst(x,y) = src(x,y), if (x,y)&gt;threshold
           0, otherwise

threshold_type=CV_THRESH_TOZERO_INV:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)&gt;threshold
           src(x,y), otherwise
</PRE>
<P>下面是圖形化的閾值描述:</P>
<P><IMG src="" align=center> </P>
<HR>

<H3><A name=decl_cvAdaptiveThreshold>AdaptiveThreshold</A></H3>
<P class=Blurb>自適應閾值方法</P><PRE>void cvAdaptiveThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double max_value,
                          int adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
                          int threshold_type=CV_THRESH_BINARY,
                          int block_size=3, double param1=5 );
</PRE>
<P>
<DL>
  <DT>src 
  <DD>輸入圖像. 
  <DT>dst 
  <DD>輸出圖像. 
  <DT>max_value 
  <DD>使用 <CODE>CV_THRESH_BINARY</CODE> 和 <CODE>CV_THRESH_BINARY_INV</CODE> 的最大值. 

  <DT>adaptive_method 
  <DD>自適應閾值算法使用:<CODE>CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C</CODE> 或 
  <CODE>CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C</CODE> (見討論). 
  <DT>threshold_type 
  <DD>取閾值類型:必須是下者之一 
  <UL>
    <LI><CODE>CV_THRESH_BINARY,</CODE> 
    <LI><CODE>CV_THRESH_BINARY_INV</CODE> </LI></UL>
  <DT>block_size 
  <DD>用來計算閾值的象素鄰域大小: 3, 5, 7, ... 
  <DT>param1 
  <DD>與方法有關的參數。對方法 <CODE>CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C</CODE> 和 
  <CODE>CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C</CODE>, 它是一個從均值或加權均值提取的常數(見討論), 盡管它可以是負數。 
  </DD></DL>
<P>函數 <A 
href="file:///D:/程序/OpenCV/docs/ref/opencvref_cv.HTM#decl_cvAdaptiveThreshold"><FONT 
color=#002c99>cvAdaptiveThreshold</FONT></A> 將灰度圖像變換到二值圖像,采用下面公式:</P><PRE>threshold_type=<CODE>CV_THRESH_BINARY</CODE>:
dst(x,y) = max_value, if src(x,y)&gt;T(x,y)
           0, otherwise

threshold_type=<CODE>CV_THRESH_BINARY_INV</CODE>:
dst(x,y) = 0, if src(x,y)&gt;T(x,y)
           max_value, otherwise
</PRE>
<P>其中 T<SUB>I</SUB> 是為每一個象素點單獨計算的閾值</P>
<P>對方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是 block_size × block_size 塊中的象素點,被參數 param1 
所減,得到的均值,</P>
<P>對方法 CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 它是 block_size × block_size 塊中的象素點,被參數 
param1 所減,得到的加權和(gaussian)。</P><BR><BR>
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http://tb.blog.csdn.net/TrackBack.aspx?PostId=95534</P></DIV>
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[<A href="javascript:StorePage()">點擊此處收藏本文</A>]&nbsp;&nbsp; 發表于 2004年09月06日 
10:17 AM </DIV></DIV><LINK 
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<H3></H3><A name=291249>&nbsp;</A>
<DIV class=post>
<DIV class=postTitle>schwartz&nbsp;發表于2005-02-17 4:45 PM&nbsp;&nbsp;IP: 
202.232.87.*</DIV>
<DIV class=postText>謝謝樓主的介紹,不過色彩空間轉換中反求G的公式中,Cb和Cr位置反了。</DIV></DIV><BR></DIV>
<DIV class=CommentForm id=commentform>
<H3>發表評論</H3>
<TABLE class=CommentForm>
  <TBODY>
  <TR>
    <TD width=69 height=0></TD>
    <TD></TD></TR>
  <TR>
    <TD width=70>大名:</TD>
    <TD align=left><INPUT id=PostComment.ascx_tbName style="WIDTH: 300px" 
      size=40 name=PostComment.ascx:tbName> <SPAN 
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      evaluationfunction="RequiredFieldValidatorEvaluateIsValid" 
      display="Dynamic" errormessage="<br>請輸入尊姓大名" 
      controltovalidate="PostComment.ascx_tbName"><BR>請輸入尊姓大名</SPAN> </TD></TR>
  <TR>
    <TD width=70>網址:</TD>
    <TD align=left><INPUT id=PostComment.ascx_tbUrl style="WIDTH: 300px" 
      size=40 name=PostComment.ascx:tbUrl> </TD></TR>
  <TR>
    <TD colSpan=3>評論&nbsp; <SPAN id=PostComment.ascx_RequiredFieldValidator3 
      style="DISPLAY: none; COLOR: red" initialvalue="" 
      evaluationfunction="RequiredFieldValidatorEvaluateIsValid" 
      display="Dynamic" errormessage="<br>請輸入評論" 
      controltovalidate="PostComment.ascx_tbComment"><BR>請輸入評論</SPAN> <BR><TEXTAREA id=PostComment.ascx_tbComment style="WIDTH: 381px; HEIGHT: 193px" name=PostComment.ascx:tbComment rows=10 cols=50></TEXTAREA> 
    </TD></TR>
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      for=PostComment.ascx_chkRemember>記住我?</LABEL></TD></TR>
  <TR>
    <TD colSpan=3><SPAN id=PostComment.ascx_Message 
    style="COLOR: red"></SPAN></TD></TR></TBODY></TABLE></DIV></DIV>
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