opencv api java中文手冊是幫助開發(fā)者們使用java語言進行opencv編程的幫助手冊，能夠通過關鍵詞查找的方式搜索到你所想要的各類函數(shù)使用方法，屬性，定義，以及函數(shù)類型等信息，從而更快速的進行opencv編程工作！

數(shù)據(jù)包介紹

Packages：org.opencv.imgproc

這個包中包括模糊，調整圖像，金字塔運算，濾波，顏色轉換，計算直方圖，邊緣檢測，二值化，大小等等。

介紹幾個比較重要和常用的算法。

對圖像進行二值化

static void

使用自適應閾值的方式來二值化圖像， T(x,y)是對每個像素計算的閾值.

adaptiveThreshold(Mat src, Mat dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)

對于ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, T(x,y) 是(x, y)的blockSize x blockSize 的領域加權均值 減去 C.

對于 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, T(x,y) 是(x, y)的blockSize x blockSize 的領域均值 減去 C.

屬性

blockSize - 對于某個像素，計算其閾值所考慮的元素范圍: 3, 5, 7, and so on.

thresholdType - Thresholding type that must be either THRESH_BINARY or THRESH_BINARY_INV.

dst -和原圖像相同類型的的目標圖像.

C - 從均值中減去的一個常數(shù). 一般是取正值，也可以去0或者負數(shù).

src - 原圖像8位單通道圖像.

maxValue - 和thresholdType相關，如果這一參數(shù)為 THRESH_BINARY，那么二值化圖像像素大于閾值為maxValue，反之參數(shù)為THRESH_BINARY_INV，則小于閾值的被賦值為maxValue。

adaptiveMethod - 能夠使用哪種自適應閾值算法, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C orADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C.

用法舉例

Imgproc.adaptiveThreshold(inputFrame.gray(), mbyte, 255,Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Imgproc.THRESH_BINARY_INV, 5, 2);