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資源簡介

大津法及最優迭代求分割閾值（opencv2），采用了該文獻中的代碼思想并作了修改。大津法OSTU：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032 迭代的最優閾值選擇：http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974 ，這篇文中附的代碼有問題，做了修改。

資源截圖

代碼片段和文件信息 

#include?“stdafx.h“
#include?“iostream“
#include?“opencv2/opencv.hpp“

using?namespace?cv;
using?namespace?std;

///?函數迭代法求閾值輸入灰度圖像，返回最優閾值
int?LQIterationThreshold（Mat&?src）
{
	CV_Assert（1?==?src.channels（））;
	int?width?=?src.cols;
	int?height?=?src.rows;

	int?temp?=?0?Threshold?=?0;//Threshold是閾值?
	int?Ub?=?0?Uo?=?0;//Ub是背景的平均值，Uo是目標的平均值?
	int?Number_black?=?4?Number_object?=?0;//nUb是背景區域像素的數目nUb是背景區域像素初始為4，nUo是目標區域像素的數目??
	Number_object?=?width?*?height?-?Number_black;?
	Ub?=?（int）（src.at（00）?+?src.at（0width-1）?+?src.at（height-10）?+?
		src.at（height-1width-1））?/?Number_black;

	Uo?=?Uo?-?Ub?*?Number_black;?
	Uo?/=?Number_object;?
	Threshold?=?（Ub?+?Uo）?/?2;?
	while（temp?!=?Threshold）?
	{?
		Ub?=?0;?
		Uo?=?0;?
		Number_black?=?0;?
		Number_object?=?0;?
		for?（int?y=0;y		{?	
			uchar*?srcdata?=?src.ptr（y）;
			for?（int?x=0;x			{?	

				if（（int）srcdata[x]?				{?
					Ub?+=?（int）srcdata[x];?
					Number_black++;?
				}?
				else?
				{?
					Uo?+=?（int）srcdata[x];?
					Number_object++;?
				}?
			}?
		}????
		Ub?/=?（Number_black?+?1）;?
		Uo?/=?（Number_object?+?1）;?
		temp?=?Threshold;?
		Threshold?=?（Ub?+?Uo）?/?2;????
	}?
	return?Threshold;
}

///?最優迭代法求閾值，輸入灰度圖，輸出二值化圖像
void?ThreIteration（Mat?&src?Mat?&dst）
{
	CV_Assert（1?==?src.channels（））;
	int?width?=?src.cols;
	int?height?=?src.rows;
	dst.create（src.size（）?CV_8UC1）;

	int?temp?=?0?Threshold?=?0;//Threshold是閾值?
	int?Ub?=?0?Uo?=?0;//Ub是背景的平均值，Uo是目標的平均值?
	int?Number_black?=?4?Number_object?=?0;//nUb是背景區域像素的數目nUb是背景區域像素初始為4，nUo是目標區域像素的數目??
	//Number_black?=?4;?//
	Number_object?=?width?*?height?-?Number_black;?
	Ub?=?（int）（src.at（00）?+?src.at（0width-1）?+?src.at（height-10）?+?
		src

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