- Разпознаване на лицето
- Системи за разпознаване на ириса
- Разпознаване на жестове
- Взаимодействие между човека -компютър (HCI)
- Мобилна роботика
- Идентификация на обекта
- Сегментиране и разпознаване
- Стереопсис стерео зрение: възприятие на дълбочината от 2 камери
- Увеличена реалност
- Пиксели с стойност на интензивността по -ниска от прага.
- Пиксели с стойност на интензивността, по -голяма от прага.
Входното RGB изображение първо се преобразува в изображение на сиви скали преди да се извърши праг. 
Видове прагове 
От двете групи, получени по -рано, групата има членове с интензивност на пиксела, по -голяма от зададения праг, са присвояване max_value или в случай на сива скала стойност 255 (бяла). Членовете на останалата група имат своите интензивности на пикселите, зададени на 0 (черно). 
Ако стойността на интензивността на пикселите при (x y) в изображението на източника е по -голяма от прага, стойността в крайното изображение е зададена на Maxval. 
Inv. Бинарният праг е същият като бинарния праг. Единствената съществена разлика е в Inv.Binary Thresholding Групата с интензитет на пиксели, по -голяма от зададения праг, се присвоява „0“, докато останалите пиксели с интензивност по -малко от прага са зададени на Maxval. 
Ако стойността на интензитета на пиксела при (x y) в изображението на източника е по -голяма от прага, стойността в крайното изображение е зададена на 0 иначе, тя е зададена на Maxval. 
Групата с интензивност на пикселите, по -голяма от зададения праг, се отрязва към зададения праг или с други думи стойностите на пикселите са същите като зададения праг. Всички останали стойности остават еднакви. 
Ако стойността на интензивността на пикселите при (x y) в изображението на източника е по -голяма от прага, стойността в крайното изображение е зададена на праг, той е непроменен. 
Много проста техника на праг, при която ние зададем интензивността на пикселите на „0“ за всички пиксели на групата, която има стойност на интензитета на пиксела, по -малка от прага. 
Ако стойността на интензитета на пиксела при (x y) в изображението на източника е по -голяма от прага, стойността при (x y) в крайното изображение не се променя. Всички останали пиксели са зададени на „0“. 
Подобно на предишната техника тук, ние определяме интензивността на пикселите на „0“ за всички пиксели на групата, която има стойност на интензитета на пиксела, по -голяма от прага. 
Ако стойността на интензитета на пиксела при (x y) в изображението на източника е по -голяма от прага, стойността при (x y) в крайното изображение е зададена на „0“. Цялата останала стойност на пикселите са непроменени. За да компилирате OpenCV програми, трябва да имате инсталирана OpenCV библиотека във вашата система. Ще публикувам прост урок за същото през следващите дни. Ако вече сте инсталирали OpenCV, изпълнете кода по -долу с входното изображение по ваш избор. CPP // CPP program to demonstrate segmentation // thresholding. #include ' ' ' << endl; return -1; } int threshold_value = 0; // Valid Values: 0 1 2 3 4 int threshold_type = 2; // maxVal useful for threshold_type 1 and 2 int maxVal = 255; // Source image Mat src = imread(argv[1] 1); cvNamedWindow('Original' CV_WINDOW_NORMAL); imshow('Original' src); Mat src_gray dst; // Convert the image to GrayScale cvtColor(src src_gray CV_BGR2GRAY); // Create a window to display results cvNamedWindow('Result' CV_WINDOW_NORMAL); createTrackbar('Threshold' 'Result' &threshold_value 255); while (1) { threshold(src_gray dst threshold_value maxVal threshold_type); imshow('Result' dst); waitKey(1); } }